过滤法(Filter Method)依据已训练模型的特征重要性进行特征筛选。因此可降低模型复杂度。
包裹法(Wrapper Method)应用交叉验证评估候选特征子集性能,计算成本高但能有效减少过拟合风险。
嵌入法(Embedded Method)在模型训练前计算特征与目标的相关系数,独立于模型进行选择。
方差阈值法(Variance Threshold)通过保留方差较低特征,增强模型对噪声的鲁棒性,防止过拟合。
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