Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 7 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp

Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan về các phương pháp và công cụ lựa chọn đặc trưng trong học máy. Việc lựa chọn đặc trưng phù hợp là rất quan trọng để xây dựng các mô hình hiệu quả và dễ diễn giải. Tài liệu này sẽ trình bày các kỹ thuật khác nhau, từ các phương pháp lọc đơn giản đến các phương pháp phức tạp hơn như wrapper và embedded, cũng như các công cụ hỗ trợ quá trình này.

Sinh viên, nhà nghiên cứu và các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và học máy muốn tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật lựa chọn đặc trưng để cải thiện hiệu suất và khả năng diễn giải của mô hình.

Tài liệu này đi sâu vào các kỹ thuật lựa chọn đặc trưng, một bước quan trọng trong quá trình xây dựng mô hình học máy. Đầu tiên, tài liệu giải thích lý do tại sao việc lựa chọn đặc trưng lại quan trọng, bao gồm cải thiện hiệu suất mô hình, giảm overfitting, giảm thời gian đào tạo và chi phí tính toán, cũng như tăng khả năng diễn giải mô hình. Sau đó, tài liệu trình bày chi tiết các phương pháp lựa chọn đặc trưng khác nhau, bao gồm phương pháp lọc (filter), phương pháp bao (wrapper), phương pháp nhúng (embedded) và giảm chiều. Mỗi phương pháp được mô tả rõ ràng, kèm theo ví dụ và giải thích về ưu nhược điểm. Tài liệu cũng giới thiệu một số công cụ phổ biến để lựa chọn đặc trưng, như các hàm trong thư viện Scikit-learn (sklearn), LOFO (Leave One Feature Out), SHAP (SHapley Additive exPlanations), Boruta và Eli5, cung cấp cái nhìn tổng quan về cách sử dụng chúng trong thực tế.