在应用我的机器学习算法之前，我是否必须进行特征选择？
Do I have to do feature selection prior to applying my machine learning algorithm?
我的问题是，
Does the machine learning algorithm takes care of selecting the best features in my data ? or shall I do feature selection and scaling prior to my machine learning algorithm.
我知道很少有监督分类机器学习算法，例如 kNN、神经网络、Adaboast 等。
但是你有推荐我看的吗？
这个没有确定的答案。目前的趋势是不做特征选择，让分类器决定使用哪些特征。以当前的图像数据集为例，它也有 1000 多个特征（取决于图像分辨率）。它们通常不经过任何预处理就被馈送到 CNN。然而，这通常不是真的。例如，如果您假设数据中有很多相关性，特征选择可能会有所帮助。
我的问题是，
Does the machine learning algorithm takes care of selecting the best features in my data ? or shall I do feature selection and scaling prior to my machine learning algorithm.
我知道很少有监督分类机器学习算法，例如 kNN、神经网络、Adaboast 等。
但是你有推荐我看的吗？
这个没有确定的答案。目前的趋势是不做特征选择，让分类器决定使用哪些特征。以当前的图像数据集为例，它也有 1000 多个特征（取决于图像分辨率）。它们通常不经过任何预处理就被馈送到 CNN。然而，这通常不是真的。例如，如果您假设数据中有很多相关性，特征选择可能会有所帮助。