Caratteristica (apprendimento automatico)

Nel campo dell'apprendimento automatico, una caratteristica (nota anche con il rispettivo termine inglese feature) è una proprietà individuale e misurabile di un fenomeno osservato.^[1] La scelta di caratteristiche discriminanti, ad alto contenuto informativo e indipendenti fra loro è un passo cruciale per ottenere un efficiente algoritmo di riconoscimento di pattern, classificazione e regressione. Il valore di una feature viene solitamente reso in forma numerica; esistono tuttavia delle eccezioni, come nel riconoscimento sintattico di pattern (syntactic pattern recognition), in cui vengono considerate caratteristiche strutturali come stringhe e grafi. Il concetto di "caratteristica" è correlato a quello di variabile esplicativa usato in tecniche statistiche come la regressione lineare.

L'insieme—inizialmente grezzo—delle caratteristiche potrebbe essere ridondante e troppo vasto per essere gestito efficientemente. Di conseguenza, un tipico passo preliminare in molte applicazioni dell'apprendimento automatico consiste nella selezione delle caratteristiche, nell'estrazione di caratteristiche o, più in generale, nella riduzione della dimensionalità del cosiddetto input space ("spazio di ingresso").