【机器学习】包裹式特征选择之递归特征添加法

【机器学习】包裹式特征选择之递归特征添加法

引言: 在机器学习中,特征选择是一个至关重要的步骤。通过精心选择特征,我们不仅可以提高模型的预测性能,还可以减少过拟合的风险、提高模型的泛化能力,并降低计算成本。 特征选择方法大致可分为过滤式、包裹式和嵌入式三种。 其中,包裹式特征选择因其能够考虑特征间的相互依赖关系而备受关注。 在包裹式特征选择中...

【机器学习】包裹式特征选择之递归特征消除法

【机器学习】包裹式特征选择之递归特征消除法

引言: 在机器学习中,特征选择是提高模型性能和泛化能力的关键步骤之一。 而包裹式特征选择方法中的递归特征消除法 (Recursive Feature Elimination,简称RFE)是一种有效的特征选择技术。 通过递归地剔除对模型性能贡献较小的特征,RFE能够选择出最佳的特征子集,从而提高模型的...

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