Odborné vysvětlení: Extrakce příznaků je proces vytváření nových, informativních a neredundantních proměnných z původních dat. Využívá transformace nebo kombinace původních proměnných k vytvoření smysluplnějších reprezentací dat. Cílem je snížit dimenzionalitu dat při zachování co nejvíce relevantních informací pro danou úlohu.
Vysvětlení pro laiky: Představte si, že popisujete obličej. Místo abyste popsali každý pixel fotografie, vyberete klíčové rysy jako tvar očí, barvu vlasů nebo velikost nosu. Extrakce příznaků dělá něco podobného s daty – vybírá nebo vytváří nejdůležitější charakteristiky, které nejlépe popisují data pro daný úkol, aniž by se ztrácely podstatné informace.
Feature extraction is the process of creating new, informative, and non-redundant variables from the original data. It uses transformations or combinations of original variables to create more meaningful representations of the data. The goal is to reduce the dimensionality of the data while retaining as much relevant information as possible for a given task.
