特征選擇方法
看到一篇好文章分享出來，看別人是如何選特征的，作者是Edwin Jarvis 作者：Edwin Jarvis 特征選擇(排序)對於數據科學家、機器學習從業者來說非常重要。好的特征選擇能夠提升模型的性能，更能幫助我們理解數據的特點、底層 ...
原文：信息增益的特征選擇方法
正如我前面提到的，了開方檢驗 CHI 以外，信息增益 IG，Information Gain 也是非常有效的特征選擇方法。 但凡是特征選擇，總是在將特征的重要程度量化之后再進行選擇，而怎樣量化特征的重要性，就成了各種方法間最大的不同。開方檢驗中使用特征與類別間的關聯性來進行這個量化。關聯性越強。特征得分越高。該特征越應該被保留。 在信息增益中，重要性的衡量標准就是看特征可以為分類系統帶來多少信息 ...
2015-06-16 12:38 0 4890 推薦指數：
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