特征选择： 卡方检验、F 检验和互信息
特征选择是特征工程中的重要一环，其主要目的是从所有特征中选出相关特征 (relevant feature)，或者说在不引起重要信息丢失的前提下去除掉无关特征 (irrelevant feature) 和冗余特征 (redundant feature)。进行特征选择的好处主要有以下几种 ...
原文：特征选择：方差选择法、卡方检验、互信息法、递归特征消除、L1范数、树模型
转载：https: www.cnblogs.com jasonfreak p .html 特征选择主要从两个方面入手： 特征是否发散：特征发散说明特征的方差大，能够根据取值的差异化度量目标信息. 特征与目标相关性：优先选取与目标高度相关性的. 对于特征选择，有时候我们需要考虑分类变量和连续变量的不同. .过滤法：按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数选择特征 方差选择 ...
2018-09-22 10:16 0 8407 推荐指数：
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