sklearn.feature_selection vs xgboost feature_importances
有人可以解释 sklearn.feature_selection 和 xgboost feature_importances 之间的详细区别吗？以及算法如何在幕后工作？
哪个模块给出了最好的结果？
sklearn.feature_selection vs xgboost feature_importances？
数据挖掘
scikit-学习
特征选择
xgboost
2022-02-13 07:58:28
1个回答
它们是非常不同的东西。sklearn.feature_selection 是执行特征选择的通用库。xgboost feature_importances 只是描述了每个特征在模型拟合过程中的重要性（有关详细信息，请参阅 xgboost 文档），它只是属性，如何使用此重要性取决于您。
但是，您可以在 xgboost 模型或遵循某种级别的 sklearn 模型 api 结构的模型上应用特征选择，例如使用 sklearn.feature_selection.RFE 。
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