数据分析常用的特征选择方法及其Python实现
数据分析常用的特征选择方法及其Python实现
1、概述
特征选择是机器学习工作流中的一个重要步骤，是为了在原始特征集中选择最有信息量的特征，以提高模型的性能、减少过拟合风险，并加速训练过程。
scikit-learn库提供了多种特征选择方法，主要有：
特征重要性(分类器模型：xgboost、梯度提升、随机森林)
卡方检验(统计学，逻辑斯蒂、向量机、贝叶斯)
F-value值评估
互信息
递归特征消除
斯皮尔曼秩相关系数
2、特征重要性（权重）
基于树的特征重要性：随机森林、梯度提升机等树模型可以评估特征的重要性，示例：
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"""
@contact: 微信 1257309054
@file: 特征选择.py
@time: 2024/12/07 14:23
@author: LDC
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原文地址：https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/144319233
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