【Python机器学习专栏】数据特征选择与降维技术
在机器学习和数据分析中,数据特征选择与降维技术是两个至关重要的步骤。它们不仅能帮助我们减少数据集的复杂性,还能提高模型的性能、减少过拟合风险,并增强模型的可解释性。本文将详细介绍在Python环境中如何进行数据特征选择与降维技术。 一、数据特征选择 数据特征选择是机器学习中的一个关键步骤,它涉及确定...
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机器学习:数据降维特征选择和主成分分析PCA
数组维度数据维度:特征数量特征选择和主成分分析使用:特征选择 特征较少时使用主成分分析 特征有上百个1、特征选择主要方法:Filter 过滤式 (方差variance)Embedded 嵌入式(正则化,决策时)Wrapper 包裹式神经网络代码示例from sklearn.featur...
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