Python 特征选择：嵌套交叉验证_Python_Cross Validation_Feature Selection

Python 特征选择：嵌套交叉验证

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我想选择特征，并使用嵌套交叉验证评估模型性能。然而，我无法判断以下方法是否合适

通过5倍交叉验证（列车外部和测试外部），将数据拆分为列车并在外部环路进行测试

通过5倍交叉验证（列车内部和有效内部），将列车外部拆分为列车并在内环有效

使用序列内部参数，通过相关系数（例如，阈值保持：0.95）选择特征

使用训练内点和有效内点通过网格搜索调整机器学习模型（如支持向量机）的参数

使用训练外部训练机器学习模型，并使用测试外部评估模型性能

上述方法是否正确、通用

此外，程序3。意味着在每次折叠时将选择不同的特征。

我应该如何决定哪些功能是重要的？

最好在或中讨论这个理论