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特征选择的方法 V+ T2 S; `6 r# h- `0 n' c
, y2 ~3 R8 D! {# Z/ H: s. NFilter vs. Wrapper; Q( S, U- \5 Z" ?- V2 Y# x. t
: p7 f$ J) p1 \% L) W
最经典的两种特征选择的思路。3 n" y5 B$ K1 E, q
3 I7 n* Y2 g, T, `2 q f$ ~- Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。
- Wrapper：包装法，根据目标函数（通常是预测效果评分），每次选择若干特征，或者排除若干特征。
- Embedded：嵌入法，先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优劣。
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发表于 2019-8-22 09:26
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