做茶歇的网站泰语网站怎么建设
张小明 2026/1/2 17:39:04
做茶歇的网站,泰语网站怎么建设,网站设计公司费用,长沙医院网站建设1.方差筛选 是最基础的过滤法:计算特征的方差#xff0c;剔除方差极低的特征(这类特征数值变化小#xff0c;对样本区分度弱)。优点是计算极快#xff0c;缺点是只看特征自身#xff0c;不考虑和目标的关联。 2.皮尔逊相关系数筛选 属于过滤法:计算特征与目标变量的皮尔逊相…1.方差筛选 是最基础的过滤法:计算特征的方差剔除方差极低的特征(这类特征数值变化小对样本区分度弱)。优点是计算极快缺点是只看特征自身不考虑和目标的关联。2.皮尔逊相关系数筛选 属于过滤法:计算特征与目标变量的皮尔逊相关系数(衡量线性相关程度)保留相关系数绝对值高的特征。优点是直观易懂缺点仅能捕捉线性关联对非线性关系无效。3.Lasso 筛选 属于嵌入法:在线性模型(如线性回归、逻辑回归)中加入L1正则化迫使不重要的特征系数收缩至 0最终保留系数非0的特征。既能完成特征筛选也能同步训练模型适合高维数据。树模型重要性 属于嵌入法:基于决策树/随机森林/XGBoost等树模型通过“特征对节点分裂的贡献度”计算重要性保留重要4性高的特征。优点是能捕捉非线性关联缺点是易受高基数特征干扰。5.SHAP 重要性 是树模型重要性的进阶版:基于 SHAP 值(解释模型预测的统一框架)计算特征重要性不仅能体现特征的整体影响程度还能展示特征对预测结果的正负方向解释性更强。6.递归特征消除(RFE) 属于包裹法:反复训练指定模型每次移除模型判定的“最不重要特征”直到保留预设数量的特征。优点是直接以模型性能为筛选依据精度较高;缺点是计算成本高(需多次训练模型)浙大疏锦行