机器学习中的常用特征选择方法及其应用案例
工业界中，特征选择是机器学习模型开发的重要步骤，可以提高模型性能、减少过拟合和加速计算。针对类别型特征和数值型特征，特征选择方法有所不同。以下详细讲解方法和案例。
一、类别型特征的特征选择
1. 基于卡方检验
卡方检验是一种衡量两个分类变量之间独立性的方法。在特征选择中，卡方检验常用于评估类别型特征与目标变量之间的关联性。它通过比较实际观测值与期望观测值的差异来确定特征的重要性，适用于目标变量是类别型的问题（如分类任务）。
1.1 卡方检验的基本原理
卡方检验通过比较实际观测频数与期望频数的差异，判断特征与目标变量之间是否存在显著的关联性。
卡方检验计算公式如下：
自由度 (Degrees of Freedom) 自由度 （Degrees of Freedom）
假设检验
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