3(3).特征選擇---嵌入法（特征重要性評估）
一、正則化 1.L1/Lasso L1正則方法具有稀疏解的特性，因此天然具備特征選擇的特性，但是要注意，L1沒有選到的特征不代表不重要，原因是兩個具有高相關性的特征可能只保留了一個，如果要確定哪個特征重要應再通過L2正則方法交叉檢驗。 舉例：下面的例子在波士頓房價數據上運行了Lasso ...
原文：sklearn.feature_selection.SelectFromModel 特征重要性選擇（嵌入法的一種）
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L 正則化與L 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 或feature importances 值低於提供的 threshold參數，則認為這些功能不重要並已刪除 。除了通過數字指定閾值之外，還有一 ...
2020-08-31 12:22 0 1963 推薦指數：
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