机器学习（一）： python三种特征选择方法

特征选择的三种方法介绍： 过滤型：python 选择与目标变量相关性较强的特征。缺点：忽略了特征之间的关联性。web 包裹型：svg 基于线性模型相关系数以及模型结果AUC逐步剔除特征。若是剔除相关系数绝对值较小特征后，AUC无大的变化，或下降，则可剔除spa 嵌入型：code 利用模型提取特征，通常基于线性模型与正则化（正则化取L1）,取权重非0的特征。（特征纬度特别高，特别稀疏，用svd,pc

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