幾種特徵選擇的方法彙總：RFE,卡方檢驗，方差分析，互信息法，以及兩種嵌入的方法

最近處理數據的時候嘗試了一下特徵選擇，在此記錄一下常用的方法，以便日後查閱： 先貼一下原始數據： 1.RFE特徵選擇 2.方差分析 3.互信息法 4 卡方檢驗 5.1嵌入的方法： 基於L1範數：使用帶懲罰項的基模型，除了篩選出特徵外，同時也進行了降維 5.2嵌入的方法： 基於樹模型的特徵選擇：樹模型中GBDT也可用來作爲基模型進行特徵選擇，使用feature_selection庫的SelectFr

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