【机器学习】包裹式特征选择之基于模型的特征选择法
引言: 在机器学习的世界里，特征选择是一项至关重要的任务。它关乎如何从海量的数据中筛选出最具代表性的特征，从而提高模型的性能和效率。其中，基于模型的特征选择法，又称为包裹式特征选择，是一种利用机器学习模型自身性能来评估特征重要性的方法。 本文将深入探讨基于模型的特征选择法的原理、步骤、优缺点及适用场...
机器学习-特征选择：如何用信息增益提升模型性能？
一、引言 在机器学习领域，模型的性能是衡量其成功与否的核心指标。一个高性能的模型可以准确地预测或分类未见过的数据，这对于各种应用场景如金融风险评估、医疗诊断和自然语言处理等都至关重要。为了构建这样的模型，特征选择成为了一个不可忽视的步骤。它旨在从原始数据中筛选出最有贡献的特征，以减少模型复杂度，提高...
ML之回归预测：利用两种机器学习算法(LiR，XGBoost(调优+重要性可视化+特征选择模型))对无人驾驶汽车系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值
输出结果1、LiR模型LiR：The value of default measurement of LiR is 0.8729775261968014LiR：R-squared value of DecisionTreeRegressor: 0.87297752619680142、XGBoost模...
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