机器学习 - 特征筛选与降维
特征决定了最优效果的上限，算法与模型只是让效果更逼近这个上限，所以特征工程与选择什么样的特征很重要！ 以下是一些特征筛选与降维技巧 View Code ...
原文：【机器学习】：特征筛选方法
一.基于统计值的筛选方法 .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算出来相关性不大，但是可能和其他特征交叉后，会和label具有很强的关联性 .单变量筛选法： a：缺失值占比 b：方差 c：频数 ...
2021-12-10 14:38 0 1450 推荐指数：
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