特征选择的常用方法
过滤法
按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，通过设定阈值或者待选择阈值的个数来选择特征。
包装法
根据目标函数（通常是预测效果评分）每次选择若干特征，或者排除若干特征。
嵌入法
使用机器学习的某些算法或模型进行训练，得到各个特征的权值系数，并根据系数从大到小选择特征。
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