特征选择怎么理解？选择的特征要加类别标签吗？如果有重复的特征但是不是一个类别的怎么办？

②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；③通过L1正则项来选择特征：L1正则方法具有稀疏解的特性，因此天然具备特征选择的特性，但是要注意，L1没有选到的特征不代表不重要，原因是两个具有高相关性的特征可能只保留了一个，如果要确定哪个特征重要应再通过L2正则方法交叉检验；...

最大边界</：SVM的另一个视角是最大化类别间的分界线宽度，强调清晰的类别划分。最小描述长度</：在特征选择中，简单性至关重要，通过最小化假设描述，追求直观且易理解的模型。最少特征数</：特征选择算法倾向于删除无明显作用的特征，以保持模型的简洁性。最近邻居</：K近邻法假设样本间的相似性，...

加入原始特征： 只有一个 x 特征，所以只有一个斜率。因为斜率在所有箱子中是相同的，所以它似乎不是很有用 添加交互特征或乘积特征，用来表示数据点所在箱子以及数据点在 x 轴上的位置。这个特征是箱子指示符与原始特征的乘积。波士顿房价数据集 大部分模型都在每个特征大致遵循高斯分布时表现最好，也就...

特征工程的核心在于选择和构造有信息价值的特征。这包括评估特征的发散性，选择与目标高度相关的变量，运用方差分析、相关系数或L1正则化来筛选特征。树模型如随机森林和XGBoost提供内置的特征重要性评估，帮助筛选和组合特征。特征组合是提升模型复杂度的有效手段，如创建多项式特征或基于GBDT模型学习的新特征。...

首先，让我们回到基础。当面对大量数据集，比如200,000个样本，类别均匀分布，ID3和C4.5在选择特征时，确实会考虑信息增益。然而，这并不意味着信息增益总是偏向取值多的特征。举个例子，如果有两个特征，A有10,000个取值，B只有2个，尽管它们都与类别无关，但ID3最初可能不会明显偏向A。关键在于计算...

当面对分类问题时，逻辑回归以 sigmoid 函数的魔力，将线性模型的输出转化为概率，为决策提供清晰的导向。它能为每个类别提供概率估计，且能与特征增强算法结合，提升预测精度。其特点包括：概率估计</ - 提供分类结果的概率解读，增强决策的可信度。特征扩展</ - 允许在原始特征基础上添加更深层次的特征...

2.方差分析（ANOVA）：方差分析是一种统计方法，用于检验多个样本均值是否存在显著差异。在回归分析中，我们可以通过方差分析来评估每个自变量对因变量的贡献程度。3.特征选择方法：特征选择是一种寻找最重要特征的方法，它可以帮助我们减少数据集中的冗余信息，提高模型的性能。常用的特征选择方法包括过滤法、...

2.特征选择：选择合适的特征对于建立准确的线性回归模型至关重要。通过使用相关性分析、主成分分析或基于信息增益的特征选择方法，可以选择与目标变量最相关的特征。这样可以减少噪声和冗余特征的影响，提高模型的拟合度。3.多项式回归：如果线性回归模型无法很好地拟合数据，可以考虑使用多项式回归。多项式回归...

而且，即使NB假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践方面仍然表现很好。如果想得到简单快捷的执行效果，这将是个好的选择。它的主要缺点是，不能学习特征之间的相互作用（比如，它不能学习出：虽然你喜欢布拉德·皮特和汤姆·克鲁斯的电影，但却不喜欢他们一起合作的电影）。逻辑回归的优点：有许多正则化模型的...

因为每个特征至少有两个取值，所以生成子节点的时候至少要分成两叉。在使用决策树模型对样本类型进行判别的时候，从根节点出发，根据样本的特征取值一步一步沿着对应的子节点向下走，直到达到叶节点，然后把样本归为该叶节点所标记的类别。在训练一棵决策树的时候，最重要的是每一步划分子节点时的特征选...