2. 特征工程之特征选择
1. 特征工程之特征预处理 2. 特征工程之特征选择 1. 前言 当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。 2. 特征选择的方法 通常来说，从两个方面考虑来选择特征： 特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征 ...
原文：特征工程之特征选择
特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样是确定的步骤，更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。本文关注于特征选择部分。后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。 . 特征的来源 在做数据分析的时候，特征的来源一般有两块，一块是业务已经整理好各种特征数据，我们需要去找出适合我们问题需要的特征 另一块是我们从业务特征中自己去寻找高 ...
2018-05-13 20:13 95 35529 推荐指数：
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