❓Как выбрать между filter, wrapper и embedded методами отбора признаков

⏩ Filter-методы — быстрые и простые. Подходят для предварительного отбора признаков, особенно когда нужно быстро уменьшить размерность до дальнейшего анализа.

⏩ Wrapper-методы — более точные, но затратные по вычислениям. Используются, когда важна максимальная производительность модели, и есть ресурсы на перебор комбинаций признаков.

⏩ Embedded-методы — работают вместе с обучением модели. Удобны, если модель поддерживает регуляризацию (например, Lasso, Decision Trees), так как отбор признаков происходит прямо во время обучения.

На практике часто применяют комбинацию: сначала отфильтровывают явно нерелевантные признаки (filter), потом wrapper или embedded на отобранных признаках.

Библиотека собеса по Data Science