機器學習（一）： python三種特徵選擇方法

特徵選擇的三種方法介紹： 過濾型：python 選擇與目標變量相關性較強的特徵。缺點：忽略了特徵之間的關聯性。web 包裹型：svg 基於線性模型相關係數以及模型結果AUC逐步剔除特徵。若是剔除相關係數絕對值較小特徵後，AUC無大的變化，或下降，則可剔除spa 嵌入型：code 利用模型提取特徵，通常基於線性模型與正則化（正則化取L1）,取權重非0的特徵。（特徵緯度特別高，特別稀疏，用svd,pc

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