连续型特征的特征选取方法
连续型特征的特征选取方法可以分为以下几类：
1. 相关系数法：计算每个特征与目标变量之间的相关系数，选取与目标变量具有高相关性的特征。常用的相关系数有Pearson相关系数和Spearman秩相关系数。
2.方差分析法：将数据集划分为几个不同的组，然后计算不同组之间的方差，以此为基础选取和目标变量相关性最高的特征。
3.互信息法：计算特征与目标变量之间的互信息，选取与目标变量具有最大互信息的特征。特征正则化的作用
4.基于模型的特征选择法：使用一个机器学习模型对特征进行训练，然后选取对模型表现最具有贡献的特征。常用的模型包括决策树、支持向量机和逻辑回归等。
5. 正则化方法：使用L1或L2正则化对特征进行惩罚，选取惩罚项系数为0的特征。常用的正则化方法包括Lasso、Ridge和Elastic Net等。
6.嵌入式方法：将特征选择嵌入到机器学习模型训练的过程中，通过特征的权重和系数选择和
目标变量相关性最高的特征。常用的嵌入式方法包括决策树、支持向量机和线性模型等。

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