特征选择的通俗讲解！

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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 译者：佚名 来源：Datawhale 链接：https://towardsdatascience.com/feature-selection-techniques-1bfab5fe0784 著作权归作者所有，本文仅作学术分享，若侵权，请联 系后台删文处理 简介 据《福布斯》报道，每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析，以便提供分析和作出预测。尽管在大多数情况下，在开始任何统计分析之前，需要先对最初收集的数据进行预处理。有许多不同的原因导致需要进行预处理分析，例如： 收集的数据格式不对（如 SQL 数据库、JSON、CSV 等） 缺失值和异常值 标准化 减少数据集中存在的固有噪声（部分存储数据可能已损坏） 数据集中的某些功能可能无法收集任何信息以供分析 在本文中，我将通俗介绍 ………………………………