简介特征工程中的特征重要性评估

特征重要性评估是指在机器学习中，对特征的重要性进行评估。常用的方法有过滤法、嵌入法、包装法和降维算法等。其中，过滤法是通过对特征与目标变量之间的关系进行统计分析，来确定哪些特征对模型预测结果影响最大；嵌入法是将高维特征映射到低维空间中，然后通过计算新特征与原特征之间的相似度来确定哪些特征对模型预测结果影响最大；包装法是将多个模型的预测结果进行加权平均，从而得到一个综合模型的预测结果，并通过计算每个特征在新模型中的权重来确定哪些特征对模型预测结果影响最大；降维算法是通过降低特征维度来减少噪声和冗余信息，从而提高模型性能。