我正在使用 tensorflow的DNNRegressor 来建模多变量回归问题。我希望通过混合包中的分类和连续功能来形成最佳功能集。什么是最好的方法？原因是，我希望这种方法独立于模型是因为我在张量流的直接上下文中找不到很多关于特征选择/评估的内容。
答案 0 :(得分：1)
Tensorflow主要是用于机器学习算法的库。因此，您需要使用其他库进行预处理。 在许多情况下，Scikit库很好。你应该尝试一下，它包含feature selection methods。我不确定分类功能，但如果不是，你总是可以将其转换为数字功能。 他们建议：
对于回归：f_regression，mutual_info_regression
对于任何问题，您可以使用他们的第一种方法VarianceThreshold