1.主成分分析
sklearn.decomposition.PCA
2.lda
pca映射后数据更发散，lda分类效果更好。
3.皮尔逊相关系数
如果有10个特征，选择合适的来建模，有一点像我研究生的工作。
image.png
scipy.stats.pearsonr
皮尔逊相关系数介于-1与1之间，越接近1则代表越正相关。
4.卡方检验
统计样本的观测值与理论推断值之间的偏离程度。
5.数据抽样
numpy.random.choice()
1.主成分分析
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2.lda
pca映射后数据更发散，lda分类效果更好。
3.皮尔逊相关系数
如果有10个特征，选择合适的来建模，有一点像我研究生的工作。
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皮尔逊相关系数介于-1与1之间，越接近1则代表越正相关。
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本文标题：数据规约
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