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 ...

一、关于特征选择 主要参考连接为：参考链接，里面有详细的特征选择内容。 介绍 特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方 ...

　　在做文本挖掘，特别是有监督的学习时，常常需要从文本中提取特征，提取出对学习有价值的分类，而不是把所有的词都用上，因此一些词对分类的作用不大，比如“的、是、在、了”等停用词。这里介绍两种常用的特征选择方法： 互信息 　　一个常用的方法是计算文档中的词项t与文档类别c的互信息MI，MI度量 ...

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 ...

特征选择的一般过程 从特征全集中产生出一个特征子集，然后用评价函数对该特征子集进行评价，评价的结果与停止准则进行比较，若满足停止准则就停止，否则就继续产生下一组特征子集，继续进行特征选择。 特征子集产生过程( Generation Procedure ) 采取一定的子集选取办法，为评价函数 ...