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...

线性回归 特征扩展的原理与python代码的实现
1 多项式扩展的作用在线性回归中,多项式扩展是种比较常见的技术,可以通过增加特征的数量和多项式项的次数来提高模型的拟合能力。举个例子,多项式扩展可以将一个包含 n 个特征的样本向量 x 扩展为一个包含 k 个特征的样本向量,其中 k 可以是 n 的任意多项式。例如,如果我们使用二次多项式扩展,可以将样本向量[x1, x2]扩展为一个包含原始特征和交叉项的新特征向量,例如 [x1, x2, x1^....

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