featurekeuze

Featurekeuze, ook wel selectie van kenmerken genoemd, is het proces waarbij vanuit een grotere set aan kenmerken een subset wordt gekozen die het meest informatief is voor een voorspellend model. Het doel is de prestaties te verbeteren, overfitting te verminderen en de trainingstijd en interpretatie van het model te vereenvoudigen door te werken met minder, relevantere kenmerken.

Doel en criteria: het selecteren van kenmerken richt zich op het behouden van informatie die bijdraagt aan de voorspellingen, terwijl irrelevante en redundante kenmerken worden verwijderd. Belangrijke criteria zijn voorspellende kracht, bijdrage aan robuustheid en interpretatie, en een redelijke dimensionaliteit die past bij de datasetgrootte.

Methoden: er bestaan verschillende benaderingen. Filtermethoden beoordelen kenmerken los van een model, bijvoorbeeld op basis van correlatie met de doelvariabele, mutual information of chi-kwadraat. Wrappermethoden evalueren subsets van kenmerken door het model te trainen en de prestatie te meten, zoals forward selection, backward elimination en recursive feature elimination (RFE). Embedded methoden integreren selectie in het leerproces, bijvoorbeeld L1-regularisatie (Lasso) die coëfficiënten naar nul dwingt, of boomgebaseerde methoden zoals Random Forest en Gradient Boosting die relatieve belangscores geven.

Werkflow en evaluatie: selectie moet gebeuren zonder data leakage. Vaak gebeurt selectie binnen cross-validatie, waarna de uiteindelijke prestatie wordt beoordeeld op een onafhankelijke testset. Het is belangrijk om de selectie af te stemmen op de gekozen model- en evaluatiemetriek, en rekening te houden met domain-specificiteit.

Uitdagingen en overwegingen: bij hoge dimensionale data, multicollineariteit, en kleine steekproeven kan selectie leiden tot overfitting of verlies van belangrijke informatie. Er is een verschil tussen feature selectie en dimensionaliteitsreductie (zoals PCA); laatstgenoemde transformaeert kenmerken, wat interpretatie kan bemoeilijken.

Toepassingsgebieden: veelvoorkomend in tabulaire datasets, tekstverwerking (bijv. selectie van woorden/termen) en sensor- of biomedische gegevens.