機器學習中的模型選擇和特征選擇的基本方法
的，即對樣本真實分布的預測誤差是很高的。那么該如何選擇模型，使得泛化誤差盡量小呢，有下面這些常用的方法： ...
原文：機器學習之特征選擇方法
特征選擇是一個重要的數據預處理過程，在現實機器學習任務中，獲得數據之后通常先進行特征選擇，此后在訓練學習器，如下圖所示： 進行特征選擇有兩個很重要的原因： 避免維數災難：能剔除不相關 irrelevant 或冗余 redundant 的特征，從而達到減少特征個數，提高模型精確度，減少運行時間的目的 降低學習任務的難度：選取出真正相關的特征簡化模型，協助理解數據產生的過程 如流程圖所示，特征選擇包括 ...
2018-05-29 00:07 2 14184 推薦指數：
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機器學習中的特征選擇filter
來源地址：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9103002.html Filter-移除低均方差的特征 代碼： from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold X = [[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1 ...