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/5448385.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 ...
原文：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： 降低过拟合风险，提升模型效果 提高训练速度，降低运算开销 更少的特征通常意味着更好的可解释性 不同的模型对于无关特征的容 ...
2019-03-08 06:45 1 5279 推荐指数：
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