【机器学习】特征选择(Feature Selection)方法汇总

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达   作者丨孙佳伟@知乎（已授权） 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/74198735 编辑丨极市平台 极市导读   详解三大类特征选择方法。 介绍 特征选择 是 特征工程 里的一个重要问题，其目标是 寻找最优特征子集 。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数， 提高模型精确度，减少运行时间的目的 。另一方面，选取出真正相关的特征简化模型，协助理解数据产生的过程。并且常能听到“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”，由此可见其重要性。但是它几乎很少出现于机器学习书本里面的某一章。然而在机器学习方面的成功很大程度上在于如果使用特征工程。 之所以要考虑特征选择，是因为机器学习 ………………………………