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Curse of Dimensionality (Fluch der Dimensionalität)

Der Begriff Curse of Dimensionality (Bellman, 1961, Bishop, 1995) verweist im Allgemeinen auf die Schwierigkeiten bei der Anpassung von Modellen, bei der Schätzung von Parametern oder bei der Optimierung einer Funktion in vielen Dimensionen, häufig im Zusammenhang mit neuronalen Netzen. Wenn die Dimensionalität des Eingabedatenraums (d. h. die Anzahl der Prädiktoren) größer wird, wird es exponentiell schwieriger, globale Optima für den Parameterraum zu finden, d. h. Modelle anzupassen. Es wird praktisch unmöglich, die Komplexität eines neuornalen Netzes zu verwalten, wenn die Zahl der Eingaben in die Hunderte geht. Es ist daher einfach eine praktische Notwendigkeit, aus einer großen Menge an Prädiktorvariablen diejenigen vorauszuwählen, die den wahrscheinlichsten Nutzen zur Vorhersage der Ausgaben (abhängigen Variablen) bieten.

Das Modul STATISTICA Feature Selection and Variable Screening ist ein einzigartiges Tool zur Auswahl stetiger und/oder kategorialer Prädiktoren für Regressions- oder Klassifikationsprobleme, das Methoden verwendet, die die Auswahl nicht zugunsten eines bestimmten Modells oder einer bestimmten Technik des prädiktiven Data Mining verzerrt.