特征选择方法
看到一篇好文章分享出来，看别人是如何选特征的，作者是Edwin Jarvis 作者：Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层 ...
原文：信息增益的特征选择方法
正如我前面提到的，了开方检验 CHI 以外，信息增益 IG，Information Gain 也是非常有效的特征选择方法。 但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而怎样量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与类别间的关联性来进行这个量化。关联性越强。特征得分越高。该特征越应该被保留。 在信息增益中，重要性的衡量标准就是看特征可以为分类系统带来多少信息 ...
2015-06-16 12:38 0 4890 推荐指数：
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