特徵選擇詳解及與sklearn的結合應用

特徵選擇( Feature Selection )也稱特徵子集選擇( Feature Subset Selection , FSS )，或屬性選擇( Attribute Selection )。是指從已有的M個特徵(Feature)中選擇N個特徵使得系統的特定指標最優化，是從原始特徵中選擇出一些最有效特徵以降低數據集維度的過程,是提高學習算法性能的一個重要手段,也是模式識別中關鍵的數據預處理步驟。

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