数据挖掘之特征选择

by wangben @ beijingweb 数据挖掘之特征选择 特征选择的主要目的有两点： 1. 减小特征数量提升训练速度，这点对于一些复杂模型来讲尤为重要 2. 减小noisefeature以提升模型在测试集上的准确性。一些噪音特征会致使模型出现错误的泛化（generalization），从而在测试集中表现较差。另外从模型复杂度的角度来看，特征越多模型的复杂度越高，也就越容易发生overfi

>>阅读原文<<