机器学习特征选择常用算法-机器学习特征选择算法大揭秘
机器学习特征选择算法大揭秘 在机器学习的过程中,特征选择是非常重要的一步。特征选择可以帮助我们从海量数据中选择出最具有代表性的特征,从而提高模型的准确性和效率。特征选择并不是一件简单的事情,需要使用一些特殊的算法来实现。本文将为大家揭秘机器学习特征选择常用算法,帮助大家更好地理解特征选择的过程。 1. Filter方法 Filter方法是一种基于统计学的特征选择方法。它通过计算特征与目标变量之间的相关性,来确定哪些特征对模型的预测能力最强。常见的Filter方法包括卡方检验、互信息、相关系数等