技術觀點

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工程師實用方法分享:機器學習中的特徵篩選利器-Boruta
技術觀點

工程師實用方法分享:機器學習中的特徵篩選利器-Boruta

專案進行過程中,當你想進行某些預測需要搜集特徵,並透過許多感測器許多特徵,但實際上,你只是想知道是不是有些感測器數值對預測是沒有幫助,以利後續拓展設備時的成本評估,或是幫助現場人員訂定一些判斷標準或預警,或許你會想知道這個特徵篩選的方法。AIF工程師整理了專案經驗中遇過的特徵篩選方法並與讀者分享。