特征选择教程

特征选择是机器学习中的一个重要步骤，它可以帮助我们找到最有用的特征，从而提高模型的性能并减少过拟合的风险。

常见特征选择方法

1. 过滤法：基于特征的一些统计属性进行选择，如卡方检验、互信息等。
2. 包裹法：基于模型性能进行选择，如递归特征消除（RFE）、遗传算法等。
3. 嵌入式法：在模型训练过程中同时进行特征选择，如Lasso回归、随机森林等。

示例教程

想要了解更多关于特征选择的知识，可以参考以下教程：

• 特征选择基础教程

图片展示

下面是一张关于特征选择的图片，可以帮助你更好地理解这一概念。