特征选择技术总结

在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。

本文还可以帮助你解答以下的面试问题:

• 什么是特征选择?
• 说出特性选择的一些好处
• 你知道哪些特征选择技巧?
• 区分单变量、双变量和多变量分析。
• 我们能用PCA来进行特征选择吗?
• 前向特征选择和后向特征选择的区别是什么?

什么是特征选择，为什么它很重要？

特性选择是选择与ML模型更加一致、非冗余和更相关的基本特性的过程。在ML项目中使用特性选择是必要的，因为:

• 它有助于减少数据集的大小和复杂性，并且可以使用更少的时间来训练模型及进行推理；
• 具有较少特征的简单机器学习模型更容易理解和解释；
• 它可以避免过度拟合。更多特征使模型变得更加复杂，并带来维度灾难（误差随着特征数量的增加而增加）。

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https://avoid.overfit.cn/post/6f2a58732ffa42ba8dffa6db78c5ebc0