Python中机器学习的特征选择工具
judy 在 周一, 07/23/2018 - 16:24 提交摘要: 还在为特征选择抓狂?这个工具了解一下!
特征选择,即在数据集中查找和选择最有用的特征的过程,是机器学习的关键步骤。不必要的特征会降低训练速度、模型的可解释性,最重要的是会降低测试集的泛化性能。
摘要: 还在为特征选择抓狂?这个工具了解一下!
特征选择,即在数据集中查找和选择最有用的特征的过程,是机器学习的关键步骤。不必要的特征会降低训练速度、模型的可解释性,最重要的是会降低测试集的泛化性能。
Python中的lambda提供了对匿名函数的支持。使用lambda,我们可以实现函数编程,即将函数作为参数传递给其他函数。在Python中,lambda的作用可以从多个例子来理解: