摘要：
1、特征选择 特征选择能剔除不相关或冗余的特征，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。目标是寻找最优特征子集。 2、PCA 主成分分析（PCA）是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高 阅读全文
摘要：
1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 答：正则化；在过拟合的情况下，拟合函数的系数一般非常大，正则化约束参数的范数不过大，从而防止过拟合。 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 from sklearn.datasets import 阅读全文