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数据包络分析 英语

最编程 2024-04-19 21:05:20
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1.背景介绍 数据分析是现代科学和工程领域中不可或缺的一部分。随着数据的增长和复杂性,特征选择变得越来越重要。特征选择是选择数据中最有价值的特征以提高模型性能的过程。在许多情况下,特征选择可以显著提高模型性能,减少过拟合,并降低计算成本。 在本文中,我们将讨论数据分析中的特征选择技巧。我们将从背景、核心概念和联系、核心算法原理、具体代码实例、未来发展趋势和挑战以及常见问题与解答等方面进行深入探讨。 2.核心概念与联系 在数据分析中,特征选择是指从原始数据中选择出与目标变量有关的特征。这些特征可以是连续的(如年龄、体重)或离散的(如性别、职业)。特征选择的目的是找出对目标变量的预测具有最大影响力的特征,从而提高模型性能。 特征选择与其他数据分析技术紧密相连,如数据清洗、数据转换和数据集成。数据清洗是指去除数据中的噪声、缺失值和异常值等不良数据。数据转换是指将原始数据转换为更有用的格式,如将连...... 查看更多

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