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在Kaggle竞赛中，经常采用这样的方法选择有效特征：如果当加入某个特征后模型的表
现很好，而去掉该特征后模型表现不好，则应该保留该特征。
线性模型：coef_
树模型：feature_importances_
Permutation importance
将特征随机打散后计算模型精度的差异，并将精度变化作为特征重要性
将标签多次乱序后，对比原始特征与打乱标签后的特征重要性
如上图，右边的两张图说明对应的特征与标签强相关
