Каков наилучший способ выбора функций независимо от используемой модели?

Question

Я использую DNNRegressor в tenorflow *1002* для моделирования многомерной регрессии проблемы.Я хочу сформировать оптимальный набор функций из смешанного пакета категориальных и непрерывных функций.Каков будет лучший способ продолжить?Причина, по которой я хочу, чтобы этот подход был независимым от модели, заключается в том, что я не мог найти много информации о выборе / оценке возможностей в прямом контексте тензорного потока.

Answer 1

Tensorflow - это в основном библиотека для алгоритмов машинного обучения.Итак, вам нужно использовать другие библиотеки для предварительной обработки.Scikit-библиотека хороша во многих случаях.Вы должны попробовать, он содержит методы выбора функции .Я не уверен насчет категориальных особенностей, но если нет, то вы всегда можете преобразовать их в числовые.Они предлагают:

Для регрессии: f_regression, mut_info_regression

И для любой проблемы вы можете использовать их первый метод VarianceThreshold