机器学习基础(二十五)—— Feature Selection
特征可以被选择(筛选、过滤)的前提是,原始的特征空间中存在:
(1)冗余特征(redundant feature),比如年龄与生日
(2)与目标问题不相关特征(irrelevant feature),保险类型与最终的癌症预测。
原始的 x=(x1,x2,…,xd)→ϕ(x)=(xi1,xi2,…,xid′)\mathbf x=(x_1, x_2,\ldots,x_d)\rightarrow \phi(\mathbf x)=(x_{i_1},x_{i_2},\ldots,x_{i_{d'}}),此时的 ϕ\phi 就被称为 subset-transform。
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