Özellik Seçimi düğümü, belirli bir sonucu öngörmede en önemli alanları tanımlamanıza yardımcı olur. Yüzlerce, hatta binlerce öngösterge kümesinden Özellik Seçimi düğümü ekranları, sıraları ve en önemli olabilecek öngöstericileri seçer. Sonuç olarak, daha hızlı, daha verimli bir modelle sonlanabilirsiniz-daha az öngösterge kullanan, daha hızlı çalışan ve anlaması daha kolay olan bir model.

Bu örnekte kullanılan veriler, varsayımsal bir telefon şirketi için bir veri ambarını temsil eder ve şirketin 5.000 müşterisi tarafından özel bir promosyona verilen yanıtlar hakkında bilgi içerir. Veriler, müşterilerin yaş, istihdam, gelir ve telefon kullanım istatistiklerini içeren birçok alanı içerir. Üç "hedef" alan, müşterinin üç teklifin her birine yanıt verip vermediğini gösterir. Şirket, gelecekte benzer tekliflere yanıt verme olasılığının en yüksek olduğu müşterilerin tahmin edilmesine yardımcı olmak için bu verileri kullanmak istiyor.

Bu örnek, örnek projede bulunan Gösterim Tahmincileriadlı akışı kullanır. Veri dosyası: customer_dbase.csv.

Elde edilen iki ağaç modelini karşılaştırarak, özellik seçiminin nasıl etkili sonuçlar üretebileceğini görebiliriz.