元の特徴には多くのノイズや冗長な情報が含まれていると言う場合、元のデータには、関心のあるタスクにとって実際には重要ではない情報、またはデータの理解と分析を妨げる情報が含まれていることを意味します。タスク。
よくある例を通して理解してみましょう。
生徒の成績を予測するというタスクに取り組んでいるとします。学習時間、授業出席状況、家族背景など、学生に関する情報を収集します。この情報が特徴です。
さて、これらの特徴に、生徒の服装や給食のメニューなど、生徒の成績に直接関係のない情報が含まれている場合、この情報はノイズまたは冗長な情報と見なすことができます。
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ノイズ: 私たちが関心を持っているタスクにとって実際的な意味を持たない、ランダムまたは不規則な情報を指します。たとえば、生徒の成績予測では、生徒の服装は成績に直接影響しない可能性があるため、この情報はノイズとみなすことができます。
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冗長情報: 他の機能から推測できる情報を指し、他の機能に同様の情報を提供し、追加の貢献はしません。たとえば、生徒の学習時間と科目の成績がすでにわかっている場合、毎週出席した個別指導クラスの数を追加すると、学習時間と同様の情報が得られるため、冗長な情報になる可能性があります。
通常、データ処理プロセス中に、モデル化および分析時に真のタスク関連情報に確実に焦点を当てるために、このノイズと冗長な情報を特定して除去するためのいくつかの方法が取られ、それによってモデルのパフォーマンスと安定性が向上します。