Öznitelik (makine öğrenmesi)
Makine öğrenmesi ve örüntü tanıma alanlarında, gözlemlenen bir olgunun ölçülebilir bir niteliğine özellik (ya da öznitelik) denir.[1] Anlaşılır, ayırt edici ve bağımsız özellikler seçmek etkili örüntü tanıma, sınıflandırma ve regresyon algoritmaları için kritik bir adımdır. Özellikler genellikle sayısaldır ancak sentaktik örüntü analizinde kelimeler ve çizgeler de kullanılır.
İşlenmemiş öznitelikler kümesi gereksiz öğeler içerebilir ve büyüklüğünden ötürü yönetilmesi zor olabilir. Bu yüzden, makine öğrenmesi ve örüntü tanıma uygulamalarından çoğu özniteliklerin bir alt kümesinin seçilmesini ya da yeni ve indirgenmiş bir öznitelikler kümesinin oluşturulmasını içerir. Kullanılacak özniteliklerin öğrenmeyi kolaylaştırması, genelliği ve yorumlanabilirliği artırması amaçlanır.
Özniteliklerin çıkarılması ya da seçilmesi öznitelik mühendisliği olarak adlandırılır. Birçok farklı ihtimalin deneylenmesi ve hazır yöntemler ile bir alan uzmanının önsezilerinin bir araya getirilmesini gerektirir.
Sınıflandırma
Bir sayısal öznitelikler kümesinin tanımlanması için öznitelik vektörü kullanılabilir. Bir öznitelik vektörü kullanılarak iki ihtimalli sınıflandırma yapılması (ayrıca bkz. perseptron) öznitelik vektörü ve bir ağırlıklar vektörünün skaler çarpımının alınması ve çarpım sonucunun bir eşik değeri ile karşılaştırılması ile mümkün olur.
Bir öznitelikler vektörü kullanılarak yapılan sınıflandırma algoritmalarından bazıları en yakın komşu sınıflandırması, yapay sinir ağları ve Bayes yaklaşımlarıdır.