機器學習的特徵選擇方法要如何選取？

作者 | Jason Brownlee 編譯 | CDA數據分析師 特徵選擇是在開發預測模型時減少輸入變量數量的過程。 希望減少輸入變量的數量，以減少建模的計算成本，並且在某些情況下，還需要改善模型的性能。 基於特徵的特徵選擇方法包括使用統計信息評估每個輸入變量和目標變量之間的關係，並選擇與目標變量關係最密切的那些輸入變量。儘管統計方法的選擇取決於輸入和輸出變量的數據類型，但是這些方法可以快速有效

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