Feature Selection 特征选择
Posted 付小同
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Feature Selection 特征选择相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Feature Selection
1. Filter: Scoring each feature, filter out good features.
1.1 Chi-Square 卡方检验
1.2 Correlation 相关检验
1.3 Information Gain 信息获取
2. Wrapper: Use subset(wrapper) of the feature to do modelling, then compare with other subsets.
1.1 Recursive feature elimination with cross validaton
3. Embedded: Measure the contribution of each feature when creating model.
1.1 Lasso
Check List:
1. 量级
2. 相关性
3. 需要剪枝
4. 需要rank
以上是关于Feature Selection 特征选择的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
机器学习 | 特征选择（Feature Selection）
单因素特征选择--Univariate Feature Selection
R语言基于随机森林进行特征选择（feature selection）
R语言使用caret包的rfe函数进行特征筛选选择特征消除RFE（Recursive Feature Elimination）进行特征筛选（feature selection）