机器学习特征筛选：向后淘汰法原理与Python实现
向后淘汰法（Backward Elimination）是机器学习领域中一种重要的特征选择技术，其核心思想是通过系统性地移除对模型贡献较小的特征，以提高模型性能和可解释性。该方法从完整特征集出发，逐步剔除不重要的特征，最终保留对预测结果最具影响力的变量子集。 向后淘汰法的工作原理 向后淘汰法遵循一个迭代式的特征筛选过程，具体步骤如下： 初始模型构建：首先使用数据集中的全部特征构建模型。 模...
机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树中，信息增益、信息增益率计算以及最佳特征挑选的Python实现
信息增益、信息增益率计算 以及 最佳特征挑选 的Python实现导读：决策树是一种基于信息的学习算法。在决策树算法中需要不断地挑选出最佳特征，而挑选最佳特征地依据就是信息增益率。增益本身就具有相对地特性，表征某事物从一个状态到另一个状态后，某个指标的变化量。在决策树算法中，信息增益指的是依据某个特征的取值划分数据集时，数据集划分后相对于划分前，所能导致减少的信息不确定度。这也就是说信息增益即不确....
机器学习 - 决策树中，信息增益、信息增益率计算以及最佳特征挑选的Python实现
信息增益、信息增益率计算 以及 最佳特征挑选 的Python实现李俊才 的个人博客已入驻阿里云博客邮箱 ：291148484@163.com本文地址：- https://developer.aliyun.com/article/- https://blog.csdn.net/qq_28550263/article/details/114891368阅读本文前推荐先阅读：混杂度数值度量的Pytho....
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