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2020-02-26 阅读量: 825
特征选择是什么?

特征选择是特征工程里的一个重要问题,其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征,从而达到减少特征个数,提高模型精确度,减少运行时间的目的。另一方面,选取出真正相关的特征简化模型,协助理解数据产生的过程。并且常能听到“数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已”,由此可见其重要性。

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