特征选择是数据科学和机器学习中的一个重要步骤，它可以帮助我们识别出对模型预测最有影响力的变量。以下是一些常用的特征选择实践：
- 过滤式方法：通过统计测试来选择特征，例如卡方检验、互信息等。
- 包裹式方法：通过模型来选择特征，例如使用决策树或随机森林进行特征选择。
- 嵌入式方法：在模型训练过程中同时进行特征选择，例如Lasso回归。
实践案例
以下是一个使用Lasso回归进行特征选择的案例：
- 数据预处理：对数据进行标准化处理。
- 训练Lasso回归模型：使用训练集数据训练模型。
- 特征选择：分析模型的系数，系数接近0的特征可能不是重要的特征。
Lasso回归模型
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