【sklearn】特征選擇和降維
1.13 特征選擇 sklearn.feature_selection模塊中的類可以用於樣本集上的特征選擇/降維，以提高估計器的精度值，或提高其應用在高維數據集上的性能。 1.13.1 刪除低方差的特征 VarianceThreshold是一種簡單的特征選擇baseline方法。它刪除了方差 ...
原文：sklearn——特征選擇
一 關於特征選擇 主要參考連接為：參考鏈接，里面有詳細的特征選擇內容。 介紹 特征選擇是特征工程里的一個重要問題，其目標是尋找最優特征子集。特征選擇能剔除不相關 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。另一方面，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。並且常能聽到 數據和特征決定了機器學習的上限，而模型和算法 ...
2019-09-23 10:04 0 638 推薦指數：
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