Jabarkan Kaedah pemilihan dari Pemilihan fitur dalam bahasa melayu

Kaedah penapis (filter) merupakan kaedah pemilihan fitur yang paling ringkas di mana ujian statistik tertentu dilaksanakan bagi menentukan pemeringkatan fitur (feature ranking). Ia dilaksanakan sama ada berdasarkan ukuran kesandaran, jarak atau konsistensi di antara suatu fitur dengan kelas sasaran. Information gain dan Pearson’s correlation merupakan contoh ujian statistik yang menggunakan ukuran kesandaran manakala algoritma Relief adalah contoh yang menggunakan ukuran jarak. Pemilihan ujian statistik untuk digunakan perlu bersesuaian dengan jenis fitur yang ingin diproses sebagai contoh information gain hanya sesuai untuk fitur berjenis nominal manakala Pearson’s correlation sesuai digunakan untuk data numerik dan binomial sahaja.

Pemilihan fitur menerusi kaedah penapis dilaksanakan dalam dua langkah seperti berikut:

Langkah 1: Ujian statistik tertentu dilaksanakan terhadap semua fitur bagi mendapatkan skor setiap fitur.

Langkah 2: Subset fitur dengan skor terbaik dipilih manakala fitur selebihnya disingkirkan berdasarkan nilai ambang yang ditetapkan.

Antara kaedah yang digunakan untuk menentukan nilai ambang adalah berdasarkan jurang terbesar nilai skor di antara dua fitur berturutan yang disusun secara bertingkat atau menyingkirkan fitur dengan skor yang melebihi dua varians daripada nilai min skor.

Kelebihan ketara kaedah pemilihan fitur secara penapis adalah penggunaan kos pengkomputeran yang minimum dan masa pemprosesan yang sangat pantas. Oleh itu ia amat sesuai digunakan untuk memilih subset fitur daripada set data yang bersaiz besar. Namun disebabkan keringkasan kaedah penapis yang tidak mengambil kira interaksi di antara fitur-fitur, terdapat kebarangkalian wujudkan masalah kelewahan fitur apabila subset fitur dipilih.