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文档摘要

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第一章机器学习特征选择概述第二章过滤法特征选择详解第三章包裹法特征选择详解第四章嵌入法特征选择详解第五章特征选择方法的比较与结合

01第一章机器学习特征选择概述

第1页机器学习特征选择的重要性在当今数据驱动的时代，机器学习模型的应用越来越广泛，从自动驾驶到医疗诊断，从金融风控到自然语言处理，机器学习正在改变我们的生活方式。然而，机器学习模型的性能很大程度上依赖于输入数据的质量。特征选择作为机器学习预处理的关键步骤，旨在从原始特征集中识别并保留最重要的特征，从而提高模型的性能、降低计算成本，并增强模型的可解释性。在数据量爆炸式增长的同时，特征冗余和无关特征的存在也日益突出。例如，在