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如果有上千predictors怎么处理

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面试被问到这个问题,如果有个predictive model,
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oralur 2019-7-3 00:54:50 | 只看该作者
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dellian 2019-7-3 21:04:38 | 只看该作者
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Dimension reduction
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我记得其实lasso也可以用来做feature selection。因为有的coefficient 可以为0。但是其实这个不太推荐。毕竟这个用来做predictive model的比较多。
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跑一下RF,按照importance选择一下
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如果不能采用跑模型的方法,那直接Check correlation?删除掉相关系数0.9(随便定的数字)以上的,然后在pca或者l1选features
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zhichengguo 2019-7-2 13:02:04 | 只看该作者
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connasyx 2019-7-2 13:08:59 | 只看该作者
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Frances0412 2019-7-2 13:12:10 | 只看该作者
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这种high dimensional数据处理方法比较常规的应该还是PCA和Feature Selection吧,后者主要用forward selection比较多。或者用随机森林的feature importance跑一下,然后选一个比例筛选也OK
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