英语缩写基于xgboost的特征筛选
在⼤数据挖掘⽐赛中，除了模型的选择要到位，其特征⼯程的重要性也不⾔⽽喻，以⾄于⼤家经常会调侃，只要你的特征⼯程做得好，那你离冠军就不远了。
在特征⼯程中，特征选择是其中的重头戏，因为在⼤数据挖掘中，给出的数据特征数⾮常多，直接利⽤⼤量的特征开始进⾏模型训练，会⾮常耗时且效果并不好。因此特征选择就显得⼗分重要，特征选择需要挑选出那些有效的特征，从⽽代⼊到后⾯的训练模型中。制作南瓜灯
员工绩效管理系统imte本⽂主要是基于xgboost进⾏特征选择，很多⼈都知道在后⾯的模型选择时，xgboost模型是⼀个⾮常热门的模型。但其实在前⾯特征选择部分，基于xgboost进⾏特征筛选也⼤有可为。
杭州英孚教育基于xgboost的特征选择，其代码如下：重庆达内科技
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eliot nesskb3进⾏score平均操作，筛选出⾼得分的特征。colors
