特徵選取

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本文會利用sklearn引入breast_cancer datasets來訓練,在處理數據的部份,特徵工程用兩種方式去做處理,分別是特徵選取與特徵萃取的方式去做比較。 特徵選取的方法中,使用了KNN 分類器來選出最重要的兩個特徵 特徵萃取的方法中,使用了PCA降維
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Sequential Feature Selection(SFS) 用中文來解釋為,逐一特徵選取訓練,找出最重要的特徵,以提高模型的性能和效率 SFS 的一些用途包括: 維度縮減: 在高維度數據中,許多特徵可能是多餘或不重要的,使用 SFS 可以找到最能代表數據的特徵,從而減少計算和記憶體需求
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透過機器學習與統計分析角度分析UCI機器學習資料集中的網路顧客購買意圖資料,並透過決策樹方式預測顧客是否會購買產品,提及少部分特徵選取、資料不平衡問題。
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