اختيار الميزة (المعروف أيضًا باسم اختيار مجموعة الميزات الفرعية) هو عملية في علوم الكمبيوتر وعلوم البيانات لاختيار مجموعة فرعية من الميزات ذات الصلة (المتغيرات والتنبؤات) لاستخدامها في بناء النموذج. تبحث خوارزمية اختيار الميزات عن الميزات الأكثر صلة في مجموعة البيانات وتختارها من أجل إنشاء نموذج يتنبأ بالنتيجة بدقة. يتم استخدام تحديد الميزة لتقليل أبعاد مجموعة البيانات، ولإزالة البيانات أو الضوضاء غير ذات الصلة، ولتحسين الدقة والكفاءة الحسابية للنموذج.
تُستخدم خوارزميات اختيار الميزات بشكل شائع في مجموعة متنوعة من التطبيقات كثيفة البيانات، مثل التعلم الآلي واستخراج البيانات ومعالجة الصور والتعرف على الأنماط. يمكن تقسيم الخوارزميات إلى فئتين رئيسيتين: طرق التصفية وطرق التغليف. تحدد طرق التصفية الميزات بناءً على درجاتها الإحصائية الفردية، مثل مربع كاي، أو اكتساب المعلومات، أو معامل الارتباط. تقوم طرق التغليف بتقييم الميزات كمجموعة ومقارنة النماذج مع مجموعات مختلفة من الميزات لتحسين معيار التقييم من مجموعة ميزات محددة مسبقًا.
تعتمد أنواع خوارزمية اختيار الميزات المختارة على المشكلة المطروحة. على سبيل المثال، غالبًا ما تُستخدم الأساليب القائمة على الارتباط لمجموعات البيانات الرقمية المستمرة؛ في حين يمكن استخدام أساليب المعلومات النظرية للبيانات المنفصلة.
بشكل عام، يمكن استخدام تقنيات اختيار الميزات لاختيار أفضل الميزات من مجموعة من المتغيرات أو الميزات المتغيرة باستمرار في مجموعة البيانات واستخدامها في بناء نموذج التعلم الآلي. ويساعد ذلك على تحسين أداء النموذج عن طريق تقليل أبعاد مجموعة البيانات، وعن طريق إزالة البيانات أو التشويش غير ذي الصلة.
