Sklearn的feature_selection模块中给出了其特征选择的方法，实际工作中选择特征的方式肯定不止这几种的，IV，GBDT等等都ok； 一、移除低方差特征(Removing features with low variance) 　　API函数 ...

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘（博主亲自录制视频） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source ...

sklearn.feature_selection.SelectKBest 根据某中检验方法，比如chi2 啦，选择k个最高分数的特征，属于单变量特征选择的一种，可以看做是一个估计器的预处理步骤 官网地址：https://scikit-learn.org/stable/modules ...

先看看博客上大家是怎么认为的吧： 如果用少量训练数据训练出来的模型（Ma）比使用全部数据但是经过特征裁剪训练出来的模型(Mb)性能还要高，那么能说明什么问题？这里面两个注意的地方，其一是少量数 ...

sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection，而不是feature extraction。 Univariate feature selection：单变量 ...

：sklearn.model_selection。这个模块主要是对数据的分割，以及与数据划分相关的功能。会在哪里划分数据 ...

sklearn.feature_selection.VarianceThreshold 方差阈值法，用于特征选择，过滤器法的一种，去掉那些方差没有达到阈值的特征。默认情况下，删除零方差的特征 函数用法： 参数： threshold：float，阈值，训练集方差低于此阈值的要素 ...

嵌入式特征选择在学习器训练过程中自动地进行特征选择。嵌入式选择最常用的是L1正则化与L2正则化。 SelectFromModel是一个元变压器，可与拟合后具有coef_或feature_importances_属性的任何估算器一起使用。如果相应的coef_ ...