我有一个庞大的数据集，其中混合了数值变量和分类变量。我遇到过各种特征选择技术，主要关注数字或分类数据，而不是它们的混合。是否有任何特征选择技术适用于这样的数据集？
1 回答
慕妹3242003
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您正在寻找 Boruta 包，它最初是用 R 编写的，但也可以在 python 中使用。Boruta 使用随机森林对特征进行排名，但您首先必须处理特征中的所有缺失值，否则 boruta 会引发错误。在这里查看更多信息：
https://datascience.stackexchange.com/questions/31112/boruta-feature-selection-package
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