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线性回归模型比较常见的特征选择方法有两种，分别是最优子集和逐步回归。此外还有正则化，降维等方法。 1，最优子集（Best Subset Selection）：从零号模型（null model）M0开始，这个模型只有截距项而没有任何自变量。然后用不同的特征组合进行拟合，从中分别挑选出一个最好 ...

特征选择很重要，除了人工选择，还可以用其他机器学习方法，如逻辑回归、随机森林、PCA、LDA等。 分享一下逻辑回归做特征选择 特征选择包括: 特征升维 特征降维 特征升维 如一个样本有少量特征，可以升维，更好的拟合曲线 特征X 升维X/X**2/ 效果验证，做回归 ...

特征评估的方法有哪些 xgb的importance xgb输出特征重要性，可以作为强弱变量的筛选依据，具体的还要看特征的实际意义等 （1）weight：使用特征在所有树中作为划分属性的次数 默认 （2）gain：使用特征在作为划分属性时loss平均的降低量 （3）cover：使用特征 ...

一.基于统计值的筛选方法 1.过滤法：选择特征的时候，不管模型如何，首先统计计算该特征和和label的一个相关性，自相关性，发散性等等统计指标。 优点：特征选择开销小，有效避免过拟合 缺点：没有考虑后续的学习器来选择特征，减弱了学习器的学习能力（因为某些特征可能和label算出来相关性 ...

一、基础 逻辑回归中的决策边界，本质上相当于在特征平面中找一条直线，用这条直线分割所有的样本对应的分类； 逻辑回归只可以解决二分类问题（包含线性和非线性问题），因此其决策边界只可以将特征平面分为两部分； 问题：使用直线分类太过简单，因为有很多情况样本的分类的决策边界 ...

特征筛选的方法主要包括：Filter（过滤法）、Wrapper（封装法）、Embedded（嵌入法） filter: 过滤法 特征选择方法一：去掉取值变化小的特征（Removing features with low variance） 方法虽然简单但是不太好 ...

一、逻辑回归的认识 逻辑回归是一个用来解决二分类的简便方法。先来看看逻辑回归解决二分类的基本思想。 之前写了线性回归，现在写逻辑回归~都叫回归，有什么不同呢？ 首先，从机器学习的角度说一下。机器学习中，有两个问题是比较相似的，即预测和分类。通常将模型的输出是有限的离散值的问题称为分类问题 ...