Jelaskan Pembalut dari Pemilihan fitur dalam bahasa melayu

Berbeza dengan kaedah penapis, kaedah pembalut (wrapper) menggunakan algoritma pembelajaran seperti Pohon Keputusan, Naive Bayes, Hutan Rawak dan lain-lain bagi menjana subset fitur. Secara umumnya, empat langkah utama yang terlibat dalam proses pemilihan fitur kaedah pembalut adalah seperti berikut:

Langkah 1: Jana subset dengan menggunakan strategi carian (search strategy) tertentu, iaitu sama ada strategi carian menyeluruh (exhaustive), strategi carian berjujukan atau strategi carian rawak.

Langkah 2: Nilai prestasi subset yang dijana menggunakan fungsi penilaian tertentu bagi membandingkan prestasi subset fitur, antaranya IG dan jarak Euclidean.

Langkah 3: Tetapan kriteria berhenti (stopping criterion). Beberapa cara yang boleh digunakan untuk menentukan kriteria berhenti. Antaranya adalah proses janaan dan penilaian subset ditamatkan apabila penambahan atau pengurangan fitur yang seterusnya tidak lagi menunjukkan peningkatan prestasi, bilang tertentu fitur telah dipilih atau bilangan tertentu proses janaan dan penilaian subset telah dilaksanakan (Bolón-Canedo 2015).

Langkah 4: Langkah terakhir adalah proses validasi subset fitur yang dipilih.

Dalam kaedah pemilihan fitur secara pembalut ini, langkah pertama iaitu jana subset merupakan antara elemen penting. Penerangan lanjut berkaitan strategi carian yang boleh digunakan bagi menjana subset dihuraikan dalam sub topik berikutnya.