5种数据科学家必须知道的特征选择方法

点击上方“Python数据科学”，星标公众号重磅干货，第一时间送达☞500g+超全学习资源免费领取，干货来袭！编译 | 艾奇作者 | Rahul Agarwal来源 | towardsdatascience数据决定了模型的上限，算法只能无线逼近这个上限。模型好坏很大程度上还是取决于数据的质量、特征的选择。面对海量数据我们无法手动挨个EDA挑选，那么如何科学地使用方法筛选特征显得尤为重要，今天个大家介绍数据科学家必须掌握的5种常用特征选择方法。1、特征选择的原因我们可能会想为什么不适用所有特征呢？特征选择的意义到底是什么？有这么简单的三个原因：1. 维度灾难 - 过度拟合 图片来源：https://chrisalbon.com/?source=post_page一般经验是当数据中的列数多于行数，可能会对模型产生不好的影响， ………………………………