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人工智能完整词典
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L1正则化（Lasso）
一种正则化技术，通过惩罚系数的绝对值之和，强制某些系数为零，从而自动选择相关变量。
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基于树的特征重要性
通过特征在决策树和集成方法（如随机森林）中减少不纯度（基尼系数或熵）的贡献来评估特征重要性的方法。
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顺序前向选择（SFS）
一种贪心算法，从空集合开始，迭代地添加最能提升模型性能的特征，直到达到所需变量数量。
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顺序后向选择（SBS）
一种包装式方法，从完整变量集合开始，顺序地移除删除后对模型性能影响最小的特征。
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基于相关性的特征选择（CFS）
通过评估特征子集与类别的相关性以及特征间的低相关性来避免冗余的特征选择方法。
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ANOVA F值
一种统计检验，计算类间方差与类内方差的比值，用于评估数值特征在分类任务中的判别能力。
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ReliefF算法
一种基于实例的特征选择算法，根据特征区分同类近邻和不同类近邻的能力来更新特征权重。
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