【摘 要】
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信息时代的今天,数据的获取越来越容易,在数据挖掘领域,需要面对的数据量也更加庞大.在二分类任务中,我们常常遇到维度高达几百上千的数据,要利用这些数据构建有效的分类学习
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信息时代的今天,数据的获取越来越容易,在数据挖掘领域,需要面对的数据量也更加庞大.在二分类任务中,我们常常遇到维度高达几百上千的数据,要利用这些数据构建有效的分类学习器,特征选择是不可避免的问题.而在选择特征选择方法之前,需要对数据做预处理工作,处理数据中的缺失值,在类别不均衡时也需要采取方法来降低不均衡程度.特征选择的方法多种多样,但是目前还没有统一的方法适用于每一种问题,本文介绍了其中几种方法,并运用这些方法在券商客户流失模型上做了实验,对比了不同方法的优劣,选择了适用于现有问题的方法。
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