我在JavaScript上进行小型随机森林分析，我有一个包含特征的二维数组。其中一些特征基本上是纯噪声，我希望将它们从数据集中移除。我在理解如何为每个特征计算以评估最差特征方面遇到了困难。我找到了在R语言中使用库实现的方法，但我想自己实现这个算法…
补充说明：我已经阅读了维基百科上的特征选择内容，但帮助不大…谢谢！
我的数据集看起来像这样：（3个类别和一些特征）
回答：
一些重要的特征选择技术
1) 带Lasso惩罚的线性回归。2) 随机森林（使用熵或基尼系数）。3) 前向逐步选择。4) 后向逐步选择。5) P值
还有更多其他的特征选择技术，如果你在使用Python，可以开始阅读http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html，你会找到使用特征选择技术的代码。
