假设您有一个包含30个属性的数据集。选择您将用于选择最佳属性子集的特征选择方法。
选择适当的特征选择方法以从具有30个属性的数据集中选择属性子集的方法应该是一个封装器方法，例如递归特征消除（RFE）或顺序特征选择（SFS）。在RFE中，选择属性子集并使用预测模型进行评估。保留具有最高模型准确性的属性子集，并用于预测。在SFS中，通过评估每个属性对模型准确性的贡献和每次都将最重要的属性添加到当前子集来选择特征子集。