列出5种特征选择方法.
1.过方法:这些方法根据与目标变量或其他统计措施 (如差异,奇平方和相互信息) 的相关性选择特征. 2.包装方法:这些方法使用交叉验证来评估不同特征子集的性能,并选择具有最佳性能的子集. 包装方法的一些例子包括前向选择,后向消除和复发特征消除. 3.嵌入式方法:这些方法将特征选择纳入模型构建过程的一部分. 有些例子包括LASSO,回归和决策树. 4.规范化:这种方法将惩罚期限添加到成本上,以减少模型的复杂性并防止过度适应. 这导致不同特征的系数缩小,使它们从原始数据中移除. 5.维度减少:这些方法包括构成特征的新特征,从而减少原始特征. 这些方法包括构成特征的基本特征和非负面特征,从而有效地代表原始数据. 5.分辨率分析:这些方法包括构成特征的新特征,从而减少原始数据的数量.