特徵選擇 (feature_selection)

當數據預處理完成後，咱們須要選擇有意義的特徵輸入機器學習的算法和模型進行訓練。一般來講，從兩個方面考慮來選擇特徵：html 特徵是否發散：若是一個特徵不發散，例如方差接近於0，也就是說樣本在這個特徵上基本上沒有差別，這個特徵對於樣本的區分並無什麼用。 特徵與目標的相關性：這點比較顯見，與目標相關性高的特徵，應當優選選擇。除移除低方差法外，本文介紹的其餘方法均從相關性考慮。 根據特徵選擇的形式又能夠

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