3(3).特征选择---嵌入法（特征重要性评估）
一、正则化 1.L1/Lasso L1正则方法具有稀疏解的特性，因此天然具备特征选择的特性，但是要注意，L1没有选到的特征不代表不重要，原因是两个具有高相关性的特征可能只保留了一个，如果要确定哪个特征重要应再通过L2正则方法交叉检验。 举例：下面的例子在波士顿房价数据上运行了Lasso ...
原文：sklearn.feature_selection.SelectFromModel 特征重要性选择（嵌入法的一种）
嵌入式特征选择在学习器训练过程中自动地进行特征选择。嵌入式选择最常用的是L 正则化与L 正则化。 SelectFromModel是一个元变压器，可与拟合后具有coef 或feature importances 属性的任何估算器一起使用。如果相应的coef 或feature importances 值低于提供的 threshold参数，则认为这些功能不重要并已删除 。除了通过数字指定阈值之外，还有一 ...
2020-08-31 12:22 0 1963 推荐指数：
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