特征筛选是不是对于模型效果没有任何提升,仅仅是降低了计算量而已?

我手里的20万数据量,48个特征我用随机森林进行特征重要性排序,然后分别删除了3,6,9,15个特征,然后用xgb进行训练,发现对模型效果基本没有任何…
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当然不是,特征筛选对于预测方面最大的作用是可以提升泛化性能,很多时候噪声特征对于模型训练的贡献也会大,但是泛化性能不好,因为噪声的分布没有什么好的规律,通过特征选择筛选掉之后可以提高泛化性能