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Feature Selection (Filter Methods(基礎) (Removing features with low…
Feature Selection
Filter Methods(基礎)
Removing features with low variance
根據解釋變數與預測變數的類型進行相關性評估
Pearson,LDA,ANOVA,Chi-Square
挑選出具有線性相關的特徵變數
Filter Methods(進階)
Maximal information coefficient(MIC)
挑選出具有非線性相關的特徵變數
Distance correlation
剔除與預測變數獨立的特徵變數
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Maximal information coefficient(MIC)
大於0.7挑選出具有相關性的變數
檢查共線性
剔除高共線性的變數
線性模型建模
檢查模型準確度與變數重要性
高於標準
檢視模型變數並解釋
低於標準
將MIC 0.5~0.7的變數放入嘗試建模
檢查模型準確度與變數重要性