尤其是梯度分类树，当然也包括回归，对于共线性，缺失都能在树里面很好的自我处理，那么特征是否还需要再筛选
（ps：我自己试了下，用简单的L1筛选和不筛选，比较了一下，在5折的下准确率均值有0.1,0.2的差距）
2个回答
当然还是有必要的做特征筛选的，毕竟对模型是有影响的。
另外推荐你看看决策树、随机森林中的多重共线性问题，里面提到了特征筛选对模型解释性的影响。
Marvin_THU
2018-04-11 21:50
需要进行特征选择的，不然的话整个模型就是garbage-in-garbage-out（垃圾数据进，垃圾数据出）。
具体效果，还是应数据而定，看交叉验证的结果。
SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经
abuu
2020-01-13 23:02
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