Reduksjonstilnærminger

Reduksjonstilnærminger refererer til metoder innen datavitenskap og maskinlæring som har som mål å redusere dimensjonaliteten til et datasett. Dette innebærer å transformere data fra et høyere-dimensjonalt rom til et lavere-dimensjonalt rom, samtidig som man beholder så mye av den opprinnelige informasjonen eller strukturen som mulig. Reduksjon av dimensjonalitet er nyttig for en rekke formål, inkludert å forebygge overtilpasning, forbedre ytelsen til maskinlæringsalgoritmer, redusere lagringsplass og gjøre dataene mer visualiserbare.

Det finnes hovedsakelig to kategorier av reduksjonstilnærminger: trekkseleksjon (feature selection) og trekkutvinning (feature extraction). Trekkseleksjon innebærer å velge et under sett av de originale trekkene som er mest relevante for oppgaven. Dette gjøres ofte ved å bruke statistiske metoder eller modeller som rangerer trekkene etter deres betydning. Trekkutvinning derimot, skaper nye, færre trekk som er en kombinasjon av de originale trekkene. Disse nye trekkene er konstruert for å fange opp mest mulig av variasjonen i dataene.

Populære metoder for trekkutvinning inkluderer Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA) og t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE). PCA er en uovervåket metode som finner de retningene (hovedkomponentene) i dataene med størst varians. LDA er en overvåket metode som finner retninger som maksimerer separasjonen mellom klasser. t-SNE er spesielt nyttig for visualisering av høy-dimensjonale data i to eller tre dimensjoner. Valget av reduksjonstilnærming avhenger av datatypen, oppgaven og om tilnærmingen skal være overvåket eller uovervåket.