文章目录
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- 介绍
- 加载R包
- 导入数据
- 重叠的重要特征
- 重要特征的韦恩图
- 输出结果
- 总结
介绍
在数据分析和机器学习项目中，特征选择是一个至关重要的步骤，它有助于识别数据集中与目标变量最相关的特征。当通过不同的机器学习方法筛选出重要特征时，对这些特征取交集以识别核心特征，是一种有效的策略，能够确保我们专注于那些在不同模型中都表现出显著影响的特征。
接下来，我们将三种方法筛选出的重要特征进行交集计算。这意味着我们要找出在三种不同特征选择方法中都被认定为重要的那些特征。这些特征的集合就是我们所谓的核心特征。
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加载R包
使用rm(list = ls())来清空环境中的所有变量。
library(tidyverse)
library(data.table
