各位大佬好，最近正在研究特徵篩選的嵌入法，在模型建置階段會使用到三種演算法包括隨機森林、XGBoost和CatBoost。而在特徵篩選實作嵌入法若採用基於樹的演算法例如隨機森林，此時的流程是先藉由隨機森林經超參數最佳化後，再去看特徵重要程度，接著再依照自己設定的閾值將重要的特徵作為最終的特徵子集，最後交由三種演算法進行訓練及調參。
我想請問這樣的思路是否正確，謝謝!
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不見得要搞那麼複雜吧
直接挑個tree based model train完看feature importance也行
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