python - 特征冗余分析

Question

在进行特征选择时，很明显，如果您想为您的目标函数选择相关特征，则必须最大限度地提高准确性或最大限度地减少像 RMSE 这样的分数。但是，在选定的相关特征中，如果你想调整一些超参数以找到一个阈值来选择或删除冗余特征，那么目标函数是什么？

通常人们确实使用皮尔逊系数来设置阈值并去除冗余特征，如果你想优化这个并微调自动阈值以去除冗余特征怎么办？

任何想法 ？

标签： pythonfeature-selection