A seleção de recursos (também conhecida como seleção de subconjunto de recursos) é um processo em ciência da computação e ciência de dados de seleção de um subconjunto de recursos relevantes (variáveis, preditores) para uso na construção de modelos. Um algoritmo de seleção de recursos procura e seleciona os recursos mais relevantes em um conjunto de dados para criar um modelo que preveja o resultado com precisão. A seleção de recursos é usada para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados, para remover dados ou ruídos irrelevantes e para melhorar a precisão e a eficiência computacional de um modelo.
Algoritmos de seleção de recursos são comumente usados em uma variedade de aplicações com uso intensivo de dados, como aprendizado de máquina, mineração de dados, processamento de imagens e reconhecimento de padrões. Os algoritmos podem ser divididos em duas categorias principais: métodos de filtro e métodos de wrapper. Os métodos de filtro selecionam recursos com base em suas pontuações estatísticas individuais, como qui-quadrado, ganho de informação ou coeficiente de correlação. Os métodos wrapper avaliam os recursos como uma combinação e comparam modelos com diferentes combinações de recursos para otimizar um critério de avaliação a partir de um conjunto predefinido de recursos.
Os tipos de algoritmo de seleção de recursos escolhidos dependem do problema em questão. Por exemplo, métodos baseados em correlação são frequentemente usados para conjuntos de dados numéricos contínuos; enquanto métodos teóricos da informação podem ser usados para dados discretos.
No geral, as técnicas de seleção de recursos podem ser usadas para selecionar os melhores recursos de um conjunto de variáveis ou recursos que variam continuamente em um conjunto de dados e usá-los na construção de um modelo de aprendizado de máquina. Isso ajuda a melhorar o desempenho do modelo, reduzindo a dimensionalidade do conjunto de dados e removendo dados ou ruídos irrelevantes.
