【機器學習】特徵選擇（過濾式、包裹式、嵌入式）

其餘機器學習系列文章見於專題：機器學習進階之路——學習筆記整理，歡迎你們關注。html 1. 前言   從給定的特徵集合中選擇出相關特徵子集的過程，稱爲「特徵選擇」。特徵選擇是一個重要的數據預處理過程，進行特徵選擇的緣由以下：web 減小特徵數量、降維，使模型泛化能力更強，減小過擬合；算法 去除不相關特徵，下降學習難度。app   常見的特徵選擇方法大體能夠分爲三類：過濾式、包裹式和嵌入式。框架

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