機器學習之特徵選擇方法

轉自：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9103002.htmlhtml   特徵選擇是一個重要的數據預處理過程，在現實機器學習任務中，得到數據以後一般先進行特徵選擇，此後在訓練學習器，以下圖所示： python 進行特徵選擇有兩個很重要的緣由：git 避免維數災難：能剔除不相關(irrelevant)或冗餘(redundant )的特徵，從而達到減小特徵個數，提升模型

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