问题描述
我想选择功能，并使用嵌套交叉验证评估模型性能。 但是，我无法判断以下方法是否合适。
- 通过5倍交叉验证（训练外和测试外）将数据拆分为训练并在外环进行测试
- 将火车外部分割成火车，并通过5倍交叉验证（火车内部和内部有效）在内部循环中有效
- 使用train-inner通过相关系数（例如，阈值保持：0.95）选择特征
- 使用train-inner和valid-inner通过网格搜索来调整机器学习模型（例如支持向量机）的参数
- 使用训练外来训练机器学习模型，并使用测试外来评估模型性能
以上方法正确且通用吗？
此外，过程3意味着每次折叠都会选择不同的功能。 我应该如何确定哪些功能很重要？
解决方法
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