《西瓜書》筆記11：特徵選擇方法（二）

常見的特徵選擇方法： 過濾式 filter 包裹式 wrapper 嵌入式 embedding 2. 過濾式選擇 先對數據集進行特徵選擇，然後再訓練分類器，特徵選擇過程與後續學習無關。相當於先用特徵選擇過程，對初始特徵進行過濾，再用過濾後的特徵來訓練模型。 Relief法：設計了一個相關統計量，度量特徵重要性。這是一個向量，每個分量對應一個初始特徵，特徵子集的重要性是由子集中每個特徵對應的相關統計

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