问如何在具有大量特征的数据集中进行特征选择或特征工程？

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首先，它是一个非常广泛的问题，如果不了解具体的问题，就很难给出一个一般性的答案，您可以做的一件事就是应用PCA，这样您就可以开始研究您解释了更多差异的许多特性中的哪些。

然后做了这样的旋转(也就是说，你在协方差运算符的特征向量上重写了你的特征)，如果你想的话，你可以开始减少你的特征，或者把你的注意力集中在最重要的特征上，也是为了找到(高阶)相关性。

然后，我应用的一般“技术”如下:将特征工程作为第二步，以误差分析为先导，即训练基线模型并执行错误分析，只有这样，您才能找到真正提高模型性能的正确操作。