机器学习数据分析——数据特征选定
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。因此，特征过程的本质就是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取合适的特征，以供算法和模型使用。特征处理是特征工程的核心部分，scikit-leam提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理、特征选择、降维等。以下介绍四个数据特征选择的方法：单变量特征选定、递归特征消除、主要成分分析、特征的重要性。特征选定特征选定是一个流程，能够选择有助于提高预测结果准确度的特征数据，或者有助于发现我们感兴趣的输出结果的特征数据。如果数据
