A过滤式选择
B包裹式选择
C稀疏表示
D嵌入式选择
()先对数据集进行特征选择,然后再训练学习器。
在现实机器学习任务中,获得数据之后通常先进行特征选择,然后再训练学习器。特征选择是从给定的特征集合中选择出无关特征子集的过程。
一个完整机器学习项目需要以下哪些流程?①抽象成数学问题②获取数据③特征预处理与特征选择④训练模型与调优⑤模型诊断与融合⑥上线运行
建立一个5000个特征, 100万数据的机器学习模型, 如何有效地应对这样的大数据训练?
331、包裹式特征选择针对给定学习器进行优化,从最终学习器性能来看,该方法比过滤式选择更好,但由于需多次训练学习器,它的特征选择的计算开销通常比前者要大得多。{{c1::}}
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