机器学习-3-特征工程的重要性及常用特征选择方法

news/2024/7/25 20:37:42/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_20466211/article/details/135825260

参考特征重要性:理解机器学习模型预测中的关键因素
参考[数据分析]特征选择的方法

1 特征重要性

特征重要性帮助我们理解哪些特征或变量对模型预测的影响最大

特征重要性是数据科学中一个至关重要的概念,尤其是在建立预测性任务的模型时。想象你正在尝试预测明天是否会下雨,考虑各种因素,如温度、湿度和风速,特征重要性告诉你这些因素中哪一个在你的预测中起到最大的作用。

现在,让我们看看一些确定特征重要性的方法:

1.1 相关性分析(Correlation Analysis)

这种方法检查一个特征在另一个特征变化时的变化程度。如果它们倾向于一起变化,它们被认为是相关的。高相关性表明重要性。
在这里插入图片描述

1.2 信息增益(Information Gain)

它测量一个特征在分类或预测目标变量方面的效果。这通常用于决策树中。信息增益高的特征更重要。

1.3 置换重要性 (Permutation Importance):

这涉及到对单个特征的值进行洗牌,

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