Будет ли тот же набор переменных работать лучше всего для всех методов классификации?

Question

Предположим, что из большого набора атрибутов S, которые описывают целевую переменную M, существует подмножество Z из S, которое оптимизирует производительность, например, для модели дерева решений, означает ли это, что Z будет оптимизировать производительность для всех других методы, такие как K-NN, или Bayes, или SVM?

Answer 1

Нет, это обычно не выполняется.

Некоторые из методов имеют встроенный выбор функций.