机器学习之特征选择方法

转自：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9103002.htmlhtml   特征选择是一个重要的数据预处理过程，在现实机器学习任务中，得到数据以后一般先进行特征选择，此后在训练学习器，以下图所示： python 进行特征选择有两个很重要的缘由：git 避免维数灾难：能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减小特征个数，提升模型

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