最近處理資料的時候嘗試了一下特征選擇，在此記錄一下常用的方法，以便日後查閱：
先貼一下原始資料：
1.RFE特征選擇
2.方差分析
3.互資訊法
4 卡方檢驗
5.1嵌入的方法：
基于L1範數：使用帶懲罰項的基模型，除了篩選出特征外，同時也進行了降維
5.2嵌入的方法：
基于樹模型的特征選擇：樹模型中GBDT也可用來作為基模型進行特征選擇，使用feature_selection庫的SelectFromModel類結合GBDT模型
最近處理資料的時候嘗試了一下特征選擇，在此記錄一下常用的方法，以便日後查閱：
先貼一下原始資料：
基于L1範數：使用帶懲罰項的基模型，除了篩選出特征外，同時也進行了降維
基于樹模型的特征選擇：樹模型中GBDT也可用來作為基模型進行特征選擇，使用feature_selection庫的SelectFromModel類結合GBDT模型