摘要：
特征选择 特征选择是从数据集的诸多特征里面选择和目标变量相关的特征，去掉那些不相关的特征。 特征选择分为两个问题：一个是子集搜索问题，另外一个是子集评价问题。比如将前向搜索和信息熵评价这两种策略进行结合就是决策树算法，事实上决策树算法可以进行特征选择。sklearn当中的“树形”算法的feature 阅读全文
摘要：
进行参数的选择是一个重要的步骤。在机器学习当中需要我们手动输入的参数叫做超参数，其余的参数需要依靠数据来进行训练，不需要我们手动设定。进行超参数选择的过程叫做调参。 进行调参应该有一下准备条件： 一个学习器 一个参数空间 一个从参数空间当中寻找参数的方法 一个交叉验证的规则 一个性能评估的策略 下面 阅读全文