2019年12月2日

机器学习：特征选择方法简介
摘要： 特征选择是指在众多特征中选择有意义的特征，采用机器学习算法和模型进行训练。 特征选择有三个目的： 可解释性不仅让我们对模型效果的稳定性有更多把握，也能为业务运营等工作提供指引和决策支持。 特征的增多会大大提高模型的搜索空间，大多数模型需要的样本数目随着特征数量的增加而显著增加，特征的增加虽然能更好地 阅读全文
posted @ 2019-12-02 13:50 萧飞IDO 阅读(963) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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