【sklearn】特征选择和降维
1.13 特征选择 sklearn.feature_selection模块中的类可以用于样本集上的特征选择/降维，以提高估计器的精度值，或提高其应用在高维数据集上的性能。 1.13.1 删除低方差的特征 VarianceThreshold是一种简单的特征选择baseline方法。它删除了方差 ...
原文：sklearn——特征选择
一 关于特征选择 主要参考连接为：参考链接，里面有详细的特征选择内容。 介绍 特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关 irrelevant 或冗余 redundant 的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化模型，协助理解数据产生的过程。并且常能听到 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法 ...
2019-09-23 10:04 0 638 推荐指数：
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