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特征选择 特征选择对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能: (1)减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 (2)增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的。 PCA PCA是一种数学降维方法,利用正交变换把一系列可能线性相关