建议一种方法来选择监督学习的特征.
监督学习的特征选择的一个流行的方法是使用复发性特征消除 (RFE).这种方法通过将模型与整个特征集相匹配,然后使用预定义的指标,如特征重要性或系数值来消除最弱的特征.该过程重复地重复,在每个步骤减少特征数量,直到达到所需的特征数量.另一种方法是使用相关性矩阵并删除对模型没有贡献太多有用信息的高度相关特征.还可以使用ANOVA或Chi-Squared测试等统计测试来确定哪些特征最适合目标变量.最后,使用L1规范化等技术可以帮助在训练过程中将重要特征的重量降至零,有效地从模型中删除它们.因此,选择特征,选择特征和测试方法取决于给出的问题,并找到最有效的方法;因此,需要找到最有效的方法.