Merkmalsauswahl gehört zu den wichtigsten Aufgaben im maschinellen Lernen um die Dimensionalität des Problems zu verringern ohne wesentliche Informationen zu verlieren. Durch die Begrenzung auf weniger Merkmale werden einfachere Modelle ermöglicht, die sowohl schneller zu berechnen und anzuwenden, als auch zu verstehen sind. Zusätzlich sind einfachere Modelle in der Regel auch weniger anfällig gegenüber verrauschten Daten oder Ausreißern. Für die Merkmalsauswahl in RapidMiner wurden verschiedene Verfahren implementiert und stehen als Plugin zur Verfügung.
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