数据规约

1.主成分分析
sklearn.decomposition.PCA
2.lda
pca映射后数据更发散，lda分类效果更好。
3.皮尔逊相关系数
如果有10个特征，选择合适的来建模，有一点像我研究生的工作。


image.png

scipy.stats.pearsonr
皮尔逊相关系数介于-1与1之间，越接近1则代表越正相关。

4.卡方检验
统计样本的观测值与理论推断值之间的偏离程度。

5.数据抽样
numpy.random.choice()

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明：文章内容（如有图片或视频亦包括在内）由作者上传并发布，文章内容仅代表作者本人观点，简书系信息发布平台，仅提供信息存储服务。

推荐阅读更多精彩内容