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楼主: mikewzw
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关于Random Forest Feature Selection的问题

机器学习
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HappyChen2020 2019-7-31 05:43:00 来自APP | 只看该作者
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tree-based method的feature selection和model training是同时进行的。如果一个feature irrelevant那么这个feature不会用来被split。如果你要capture high-order的relationship 比如x2 那么需要你自己先创立这个feature。tree-based method用greedy方法build feature 当然每次出来的model都可能不一样（哪怕你不变hyper parameter） 与其花时间feature selection 不如再挖挖有没有别的feature
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baomidi 2019-8-1 10:12:04 | 只看该作者
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学习了， 谢谢各位大佬
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