Включення інформаційного критерію Баєса в математичну модель вибору оптимального набору ознак

Abstract

На сьогодні є добре задокументованим той факт, що модель машинного навчання, яка побудована на підмножині ознак, а не повному їх наборі має кращі властивості. В даній роботі визначено недолік математичної моделі методу обгортки (wrapper) та запропоновано зміни, з метою усунення визначеного недоліку. Задача вибору оптимальної підмножини ознак за методом обгортки для моделей машинного навчання, що належать до класу «навчання з вчителем» формулюється наступним чином.