Sklearn的feature_selection模塊中給出了其特征選擇的方法，實際工作中選擇特征的方式肯定不止這幾種的，IV，GBDT等等都ok； 一、移除低方差特征(Removing features with low variance) 　　API函數 ...

python機器學習-乳腺癌細胞挖掘（博主親自錄制視頻） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source ...

sklearn.feature_selection.SelectKBest 根據某中檢驗方法，比如chi2 啦，選擇k個最高分數的特征，屬於單變量特征選擇的一種，可以看做是一個估計器的預處理步驟 官網地址：https://scikit-learn.org/stable/modules ...

先看看博客上大家是怎么認為的吧： 如果用少量訓練數據訓練出來的模型（Ma）比使用全部數據但是經過特征裁剪訓練出來的模型(Mb)性能還要高，那么能說明什么問題？這里面兩個注意的地方，其一是少量數 ...

sklearn.feature_selection模塊的作用是feature selection，而不是feature extraction。 Univariate feature selection：單變量 ...

：sklearn.model_selection。這個模塊主要是對數據的分割，以及與數據划分相關的功能。會在哪里划分數據 ...

sklearn.feature_selection.VarianceThreshold 方差閾值法，用於特征選擇，過濾器法的一種，去掉那些方差沒有達到閾值的特征。默認情況下，刪除零方差的特征 函數用法： 參數： threshold：float，閾值，訓練集方差低於此閾值的要素 ...

嵌入式特征選擇在學習器訓練過程中自動地進行特征選擇。嵌入式選擇最常用的是L1正則化與L2正則化。 SelectFromModel是一個元變壓器，可與擬合后具有coef_或feature_importances_屬性的任何估算器一起使用。如果相應的coef_ ...