回归模型的特征筛选方法---最优子集&逐步回归(Best Subset Selection,Stepwise Selection)
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) ...
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) ...
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1、介绍 Max-Relevance and Min-Redundancy,最大相关—最小冗余。最大相关性保证特征和类别的相关性最大;最小冗余性确保特征之间的冗余性最小。它不仅考虑到了特征和标注 ...