特征选择是机器学习中一个重要的步骤，它涉及到从大量的特征中挑选出对模型性能影响最大的特征。以下是一些关于特征选择的基础知识和方法。
常见特征选择方法
- 单变量统计测试
- 使用卡方检验、互信息等方法，评估单个特征与目标变量之间的相关性。
- 递归特征消除
- 通过递归地消除特征，直到满足一定的条件（如特征数量减少到某个阈值）。
- 基于模型的特征选择
- 使用决策树、随机森林等模型，根据模型对特征的权重进行选择。
- 特征重要性评分
- 使用Lasso回归等正则化方法，通过惩罚系数来评估特征的重要性。
相关资源
更多关于特征选择的内容，您可以参考以下资源：
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