多元线性回归模型的特征选择：全子集回归、逐步回归、交叉验证
在多元线性回归中，并不是所用特征越多越好；选择少量、合适的特征既可以避免过拟合，也可以增加模型解释度。这里介绍3种方法来选择特征：最优子集选择、向前或向后逐步选择、交叉验证法。 最优子集选择 这种方法的思想很简单，就是把所有的特征组合都尝试建模一遍，然后选择最优的模型 ...
原文：数据探索、特征选择、模型选择、交叉验证、模型融合
原文：https: www.toutiao.com i group id .数据探索 常用图表： 查看目标变量的分布。当分布不平衡时，根据评分标准和具体模型的使用不同，可能会严重影响性能。 对Numerical Variable，可以用Box Plot来直观地查看它的分布。 对于坐标类数据，可以用Scatter Plot来查看它们的分布趋势和是否有离群点的存在。 对于分类问题，将数据根据 Labe ...
2018-09-05 16:00 0 817 推荐指数：
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1、介绍 Max-Relevance and Min-Redundancy，最大相关—最小冗余。最大相关性保证特征和类别的相关性最大；最小冗余性确保特征之间的冗余性最小。它不仅考虑到了特征和标注之间的相关性，还考虑到了特征和特征之间的相关性。度量标准使用的是互信息(Mutual ...