Filter methods: information gain chi-square test fisher score correlation coefficient variance threshold Wrapper methods ...

目录 1 Filter 　　1.1 移除低方差特征（Removing features with low variance） 　　1.2 单变量特征选择 (Univariate feature selection) 　　　　1.2.1 卡方检验 (Chi2) 　　　　1.2.2 ...

sklearn特征选择和分类模型 数据格式： 这里。原始特征的输入文件的格式使用libsvm的格式，即每行是label index1:value1 index2:value2这样的稀疏矩阵的格式。 sklearn中自带 ...

递归消除特征法使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，移除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。 　　sklearn官方解释：对特征含有权重的预测模型(例如，线性模型对应参数coefficients)，RFE通过递归减少考察的特征集规模来选择特征。首先，预测模型在原始特征上训练 ...

　　模型选择的标准是尽可能地贴近样本真实的分布。但是在有限的样本下，如果我们有多个可选模型，比如从简单到复杂，从低阶到高阶，参数由少到多。那么我们怎么选择模型呢，是对训练样本的拟合度越好就可以吗？显然不是，因为这样做的话只会让我们最终选择出最复杂，最高阶的模型。而这个模型的问题是过拟合 ...

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 ...