數據挖掘之特徵選擇

by wangben @ beijingweb 數據挖掘之特徵選擇 特徵選擇的主要目的有兩點： 1. 減小特徵數量提升訓練速度，這點對於一些複雜模型來講尤爲重要 2. 減小noisefeature以提升模型在測試集上的準確性。一些噪音特徵會致使模型出現錯誤的泛化（generalization），從而在測試集中表現較差。另外從模型複雜度的角度來看，特徵越多模型的複雜度越高，也就越容易發生overfi

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