【特徵選擇-包裝法】SFS序列特徵選擇法
麥特在攻讀研究所的時候，對於特徵工程領域有非常強烈的興趣，所以搜尋到Sequential Feature Selector序列特徵選擇法這項特徵選擇技術，而其中又有不同的改良方法，我在撰寫碩士論文的內容中，就有使用到序列特徵選擇法來進行特徵的挑選，也讓最後建立的模型有不錯的表現。
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RFE 遞迴特徵消除法全攻略：如何透過特徵工程提升機器學習準確率？
想提升模型準確率？本文教你如何使用 RFE (Recursive Feature Elimination) 遞迴特徵消除法。作為特徵工程中強大的包裝法 (Wrapper method) 技術，RFE 能自動篩選重要變數、優化特徵選擇並降低過擬合。適合程式初學者搭配 Python Scikit-learn 實作。
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