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）
1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
相关主题
随机森林每次用多少个特征？
2回答
怎么理解决策树是模型自己在做interaction？
2回答
决策树可以做多元分类吗？
1回答
怎么得到randomforestregressor里每棵树的预测结果？
1回答
python sklean中的决策树是用的哪一种决策树算法？
2回答
Gradient tree boosting和random forest (随机森林) 有什么区别和联系
1回答
怎么理解RandomForest中的max_features？
1回答
回归树是以什么标准来选特征的？
1回答
我们谢绝在回答前讲“生动”的故事。
我们谢绝“这么简单，你自己想”、“书上有的，你认真看”这类的回答；如果你认为对方的提问方式或者内容不妥，你可以直接忽略该问题，不用进行任何作答，甚至可以对该问题投反对票。
我们谢绝答非所问。
我们谢绝自己不会、硬要回答。
我们感激每一个用户在编写答案时的努力与付出！