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"数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已
计算每一个特征与响应变量的相关性：工程上常用的手段有计算皮尔逊系数和互信息系数，皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性，但是计算相对复杂一些，好在很多toolkit里边都包含了这个工具（如sklearn的MINE），得到相关性之后就可以排序选择特征了； 构建单个特征的模型，通过模型的准确性为特征排序，借此来选择特征；"
2021-12-09 08:28:21赞同 展开评论 打赏
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