特征选择是特征工程中的重要一环，其主要目的是从所有特征中选出相关特征 (relevant feature)，或者说在不引起重要信息丢失的前提下去除掉无关特征 (irrelevant feature) 和冗余特征 (redundant feature)。进行特征选择的好处主要有以下几种 ...

前言： 上一篇提到了特征提取，或者叫做降维。在文本分类中，特征提取算法的优劣对于文本分类的结果具有非常大的影响。 所以选择效果好的特征提取算法是文本分类前中很重要的步骤。于是这篇就对卡方检验做一个介绍。这是一个效果很好的特征提取方法。 之前对卡方检验做过介绍：卡方检验是通过对特征进行打分然后排 ...

Python有包可以直接实现特征选择，也就是看自变量对因变量的相关性。今天我们先开看一下如何用卡方检验实现特征选择。 1. 首先import包和实验数据： 结果输出： 2. 使用卡方检验来选择特征 结果输出为：array([[ 1.4, 0.2 ...

转载：https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 特征选择主要从两个方面入手： 特征是否发散：特征发散说明特征的方差大，能够根据取值的差异化度量目标信息. 特征与目标相关性：优先选取与目标高度相关性的. 对于特征选择，有时候 ...

官网的一个例子（需要自己给出计算公式、和k值） 参数 1、score_func ...

概述 针对某种数据，通过一定的特征提取手段，或者记录观测到的特征，往往得到的是一组特征，但其中可能存在很多特征与当前要解决的问题并不密切等问题。另一方面，由于特征过多，在处理中会带来计算量大、泛化能力差等问题，即所谓的“维数灾难”。 特征选择便是从给定的特征集合中选出相关特征子集的过程 ...

1、介绍 　　Max-Relevance and Min-Redundancy，最大相关—最小冗余。最大相关性保证特征和类别的相关性最大；最小冗余性确保特征之间的冗余性最小。它不仅考虑到了特征和标注之间的相关性，还考虑到了特征和特征之间的相关性。度量标准使用的是互信息(Mutual ...

3.2 Embedded嵌入法 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法，即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时，我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小选择特征。这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性，比如决策树和树 ...