嵌入方法

终于把机器学习中的特征选择搞懂了！！

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特征选择是机器学习中的一个重要过程，通过选择与目标变量最相关的特征，剔除冗余或无关的特征，从而提高模型的性能、减少训练时间，并降低过拟合的风险。常见的特征选择方法有：过滤方法、包装方法和嵌入方法过滤方法过滤方法是一种基于统计特性和独立于模型的特征选择技术。它通过计算特征与目标变量之间的相关性或其他统计指标来评估特征的重要性。

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