假设您有一个数据集,具有30个属性.选择选项选项方法,您将使用它来选择最好的属性子集.
功能选择是构建一个强大,准确的模型的重要步骤.您可以使用几个方法来选择从数据集中30个属性中最好的属性子集,包括: 1.过方法:这些方法使用统计学措施来评分和排名每个属性的相关性,允许您根据其分数选择最佳子集.常见的技术包括ANOVA测试,Chi-square测试和相关系数. 2.包装方法:这些方法使用搜索算法来评估您的模型上的不同属性组合的性能.这些方法可以提供更准确的选择,但对于大数据集来说可能会比较昂贵.常见的技术包括前进选择,后退消除和反复性排除. 3.嵌入式:这些方法使用统计学措施来评分和排名每个属性,允许您根据其分数选择最佳子集. 这些方法使用搜索算法来评估您的模型上的不同属性组合的性能. 这些方法可以提供更准确的选择,但对于大数据集来说可能会很昂贵. 常见的方法包括包括前进选择,后退消除和反复性排除. 嵌入式:这些方法结合并结合了多种功能和特征的最佳子集,从而使您能够选择最佳子集的性能更加高. 基于模型的选择和特征,这些方法将包括更高效的计算方法,包括对数据集的性能和复杂化的方法.