यह एक "सैद्धांतिक" प्रश्न है। मैं कुछ एनएलपी कार्य करने के लिए विज्ञान-सीखने के पैकेज के साथ काम कर रहा हूं। Sklearn दोनों मॉडल चयन पैरामीटर चयन और सेटिंग करने के लिए कई विधियों प्रदान करता है। मैं सोच रहा हूं कि मुझे पहले क्या करना चाहिए।पहले क्या करना है: फ़ीचर चयन या मॉडल पैरामीटर सेट करना?
यदि मैं univariate feature selection का उपयोग करता हूं, तो यह स्पष्ट है कि मुझे पहले सुविधा चयन करना चाहिए और चयनित सुविधाओं के साथ, मैं अनुमानक के पैरामीटर को ट्यून करता हूं।
लेकिन अगर मैं recursive feature elimination का उपयोग करना चाहता हूं तो क्या होगा? क्या मुझे पहले सभी मूल सुविधाओं का उपयोग करके grid search के साथ पैरामीटर सेट करना चाहिए और फिर फीचर चयन करना चाहिए? या शायद मुझे पहले सुविधाओं का चयन करना चाहिए (अनुमानक के डिफ़ॉल्ट पैरामीटर के साथ) और फिर चयनित सुविधाओं के साथ पैरामीटर सेट करें?
किसी भी मदद के लिए अग्रिम धन्यवाद, जो आप मुझे दे सकते हैं।
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मैं बहुत ज्यादा हो रही है एक ही समस्या here कहा। उस समय तक इसका कोई समाधान नहीं था। क्या किसी को पता है कि यह अभी मौजूद है या नहीं?
सुझाव के लिए धन्यवाद। चूंकि मैं सिर्फ LogistRegression और SVC का उपयोग करने की योजना बना रहा हूं, मुझे लगता है कि chi2 और/या L1 पर्याप्त होगा। – feralvam