特征選擇：方差選擇法、卡方檢驗、互信息法、遞歸特征消除、L1范數、樹模型
轉載：https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 特征選擇主要從兩個方面入手： 特征是否發散：特征發散說明特征的方差大，能夠根據取值的差異化度量目標信息. 特征與目標相關性：優先選取與目標高度相關性的. 對於特征選擇，有時候 ...
原文：特征選擇： 卡方檢驗、F 檢驗和互信息
特征選擇是特征工程中的重要一環，其主要目的是從所有特征中選出相關特征 relevant feature ，或者說在不引起重要信息丟失的前提下去除掉無關特征 irrelevant feature 和冗余特征 redundant feature 。進行特征選擇的好處主要有以下幾種： 降低過擬合風險，提升模型效果 提高訓練速度，降低運算開銷 更少的特征通常意味着更好的可解釋性 不同的模型對於無關特征的容 ...
2019-03-08 06:45 1 5279 推薦指數：
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