2019年12月2日

摘要: 特征选择是指在众多特征中选择有意义的特征,采用机器学习算法和模型进行训练。 特征选择有三个目的: 可解释性不仅让我们对模型效果的稳定性有更多把握,也能为业务运营等工作提供指引和决策支持。 特征的增多会大大提高模型的搜索空间,大多数模型需要的样本数目随着特征数量的增加而显著增加,特征的增加虽然能更好地 阅读全文
posted @ 2019-12-02 13:50 萧飞IDO 阅读(841) 评论(0) 推荐(0) 编辑

导航