Feature space là gì?

Không gian đặc trưng (feature space) đề cập đến không gian n chiều (dimension) nơi các biến (variable) của bạn tồn tại (không bao gồm biến mục tiêu (target variable) nếu nó hiện diện). Thuật ngữ này thường được sử dụng trong tài liệu học máy (machine learning) vì một nhiệm vụ trong học máy là trích xuất đặc trưng (feature extraction). Ví dụ: hãy xem xét tập dữ liệu (data set):

Nhãn (target)

Y ≡ Độ dày của lốp xe ô tô sau một thời gian thử nghiệm

Biến (variable)

• X1 ≡ quãng đường đi được trong thử nghiệm
• X2 ≡ thời gian thử nghiệm
• X3 ≡ lượng hóa chất C trong lốp xe

Không gian đặc trưng (feature space) là R³, hay chính xác hơn là góc phần tư dương trong R3 vì tất cả các biến X chỉ có thể là các đại lượng dương.

Không gian đặc trưng (feature space) chỉ là tập hợp tất cả các giá trị có thể có cho một tập hợp các đặc trưng (feature) đã chọn từ dữ liệu.