Xususiyatlarni tanlash usullari

Kategorik o'zgaruvchilar .

• 
  Mantiqiy o'zgaruvchilar (dixotom).
  
• 
  Tartib o'zgaruvchilari.
  
• 
  Nominal o'zgaruvchilar.
  

O'zgaruvchining ma'lumotlar turi haqida qanchalik ko'p ma'lum bo'lsa, filtrga asoslangan xususiyatni tanlash usuli uchun mos statistik o'lchovni tanlash osonroq bo'ladi.
Ushbu bo'limda biz o'zgaruvchilar turlarining ikkita keng toifasini ko'rib chiqamiz: sonli va kategorik; shuningdek, o'zgaruvchilarning ikkita asosiy guruhini hisobga olish kerak: kirish va chiqish.
Kirish o'zgaruvchilari - bu modelga kirish sifatida taqdim etilganlar. Xususiyatlarni tanlashda biz hajmini kamaytirmoqchi bo'lgan o'zgaruvchilar guruhidir. Chiqish o'zgaruvchilari - bu model bashorat qilish uchun mo'ljallangan, ko'pincha javob o'zgaruvchisi deb ataladi.
Javob o'zgaruvchisining turi odatda bajarilayotgan bashoratli modellashtirish muammosi turini ko'rsatadi. Misol uchun, raqamli chiqish o'zgaruvchisi regressiyani bashorat qiluvchi modellash muammosini ko'rsatadi va toifali chiqish o'zgaruvchisi tasniflashning bashoratli modellash muammosini ko'rsatadi.

• 
  Raqamli chiqish : Regressiyani bashorat qiluvchi modellashtirish muammosi.
  
• 
  Kategoriyali chiqish : Tasniflash bashoratli modellashtirish muammosi.
  

Filtrga asoslangan xususiyatni tanlashda ishlatiladigan statistik o'lchovlar odatda maqsadli o'zgaruvchi bilan bir vaqtning o'zida bitta kirish o'zgaruvchisi hisoblanadi. Shunday qilib, ular bir o'zgaruvchan statistik ko'rsatkichlar deb ataladi. Bu filtrlash jarayonida kirish o'zgaruvchilari o'rtasidagi har qanday o'zaro ta'sir hisobga olinmasligini anglatishi mumkin.


Ushbu usullarning aksariyati bir o'zgaruvchan, ya'ni ular har bir bashoratchini alohida baholaydi. Bunday holda, korrelyatsiya qilingan bashorat qiluvchilarning mavjudligi muhim, ammo ortiqcha bashorat qiluvchilarni tanlash imkonini beradi. Ushbu masalaning aniq oqibatlari shundaki, juda ko'p bashorat qiluvchilar tanlanadi va natijada kollinearlik muammolari paydo bo'ladi.