Методы выбора функций

Question

Я совершенно новичок в статистическом моделировании. Я хотел знать, каковы методы выбора функций.

Скажем, у меня есть 10 переменных, но мне нужно знать, какие из них действительно важны.

Я прочитал о выборе функций в интернете и узнал несколько методов:

1. Корреляция
2. Выбор вперед
3. Устранение в обратном направлении

Но я не понимаю, как я могу их использовать. Как можно использовать корреляцию при выборе функции. Как выполнить предварительный выбор / обратное исключение и т. Д.

Какие модели я могу использовать для выбора функций. Я просто хочу краткий обзор этого уровня. Когда использовать то, что

Кто-нибудь, помогите мне начать

Answer 1

Корреляция - в этом подходе мы видим, как целевая переменная коррелирует с предикторами, и выбираем те, которые сильно коррелируют, и игнорируют другие.

Выбор вперед - в этом мы начинаем с 0 предикторов и проверяем производительность модели. И затем на каждом этапе мы добавляем один из предикторов, который дает наилучшую производительность модели.

Выбор назад - в этом мы начнем со всех предикторов. И затем на каждом этапе мы удаляем один из предикторов, который дает лучшую производительность модели.