sklearn中的特征选择方法及其应用

🆕最新资讯🆕
本文详细介绍了sklearn中特征选择模块中的常用方法，包括过滤法、嵌入法和包装法。过滤法通过统计检验和相关性指标选择特征，嵌入法利用机器学习模型拟合数据计算特征重要性，包装法通过多次迭代训练选择特征子集。同时，针对方差过滤、卡方过滤、F检验和互信息法等具体方法进行了介绍。文章还提供了sklearn中相关方法的代码示例和常用接口，以及选择特征数量的建议。对于不同的数据情况，要多方面尝试不同的特征选择方法，并观察它们对模型性能的影响，以确定最优的特征选择策略。
来源：https://juejin.cn/ai