常用的变量选择方法有哪三种
常用的变量选择方法有以下三种：
1. 嵌入法（Embedded Method）：将变量选择嵌入到模型训练过程中，通过模型的性能指标来评估变量的重要性，例如Lasso回归、随机森林、梯度提升等。
2. 包裹法（Wrapper Method）：通过构建多个模型，每个模型都使用不同的变量组合，并利用交叉验证等方法选择最佳的变量组合，例如递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）。
3. 过滤法（Filter Method）：通过统计学或相关性等方法，对变量进行评估并筛选出重要的变量，例如相关系数、卡方检验、互信息等。
1、过滤法，因为该方法变量选择是一种与模型无关的变量选择方法，我们可以先进行变量选择得到入模变量，再进行模型训练。
2、包装法，该方法是一种与模型相关的变量选择方法，即在特征空间中随机挑选特征子集，然后选择一个模型，最后采用交叉验证的方式测试不同特征子集上模型的表现。
3、嵌入法，这种方法与包装法类似，但同样也是一种模型相关的变量选择方法，除此之外，它不需要多次构建模型，只需要同步完成模型训练，所以我们不需要采用贪婪的方法去构造特征子集。
常用的变量选择方法有以下三种：
1. 前向逐步回归法：从一个空模型开始，每次在当前模型中加入一个变量，直到达到预设的模型大小或者满足某个准则为止。
2. 后向逐步回归法：从包含所有变量的完全模型开始，每次逐步删除一个变量，直到达到预设的模型大小或者满足某个准则为止。
3. 正则化方法：通过加入一些惩罚项来控制模型中变量的数量和大小，常用的正则化方法包括Lasso回归和岭回归。
1. 基于模型的方法、基于统计学的方法和基于启发式的方法是常用的三种变量选择方法。
2. 基于模型的方法，如岭回归、Lasso回归和Elastic Net等，是通过构建模型，通过优化模型参数的方法来选择变量。
3. 基于统计学的方法，如F检验和t检验等，是通过检验变量与目标变量之间的关系，来确定变量的重要性。
4. 基于启发式的方法，如递归特征消除和遗传算法等，是通过一定的算法和策略，逐步地选定变量，以达到最优的目标。
常用的变量选择方法有：过滤式选择、包裹式选择和嵌入式选择过滤式选择将特征选择和学习器结合，通过特征选择技术对数据进行处理得到特征集，再将特征集放入学习器中，进行分类或回归等操作包裹式选择则是通过搜索特定特征子集的方式进行选择而嵌入式选择方法则是将特征选择嵌入到学习器的训练过程中，从而避免了特征选择的独立性问题随着数据量的不断增加，特征选择变得越来越重要选择适合自己的方法，可以提高特征筛选效率和准确性，有效提高建模效率
