4-4 特征选择和模型建立
2017-09-08 10:39
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变量（特征）选择
给定直观的影响变量后，可对变量根据某种关系进行组合变换，得出满足自己某种需求的新变量；
如：房价，房长*宽=面积
多项式回归
多元线性回归
用多元线性回归去拟合数据，合理增加特征变量，使得拟合不下降（二次模型变为三次模型）；此时变量特征的scale很重要，尽可能保持一致；
真正应该怎么选择变量特征，即函数怎么设计拟合最好？
如图：不用三次函数，而是方根
难以抉择，接下来介绍一些算法，去自动抉择，利用复杂函数去拟合数据。（经验积累很重要，多看多想一些模型）
给定直观的影响变量后，可对变量根据某种关系进行组合变换，得出满足自己某种需求的新变量；
如：房价，房长*宽=面积
多项式回归
多元线性回归
用多元线性回归去拟合数据，合理增加特征变量，使得拟合不下降（二次模型变为三次模型）；此时变量特征的scale很重要，尽可能保持一致；
真正应该怎么选择变量特征，即函数怎么设计拟合最好？
如图：不用三次函数，而是方根
难以抉择，接下来介绍一些算法，去自动抉择，利用复杂函数去拟合数据。（经验积累很重要，多看多想一些模型）
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