向后淘汰法
机器学习特征筛选:向后淘汰法原理与Python实现
向后淘汰法(Backward Elimination)是机器学习领域中一种重要的特征选择技术,其核心思想是通过系统性地移除对模型贡献较小的特征,以提高模型性能和可解释性。 该方法从完整特征集出发,逐步剔除不重要的特征,最终保留对预测结果最具影响力的变量子集。 向后淘汰法的工作原理向后淘汰法遵循一个迭代式的特征筛选过程,具体步骤如下:初始模型构建:首先使用数据集中的全部特征构建模型。
3/3/2025 10:28:38 AM
Ravindu Ruminates
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