官網的一個例子（需要自己給出計算公式、和k值） 參數 1、score_func ...

概述 針對某種數據，通過一定的特征提取手段，或者記錄觀測到的特征，往往得到的是一組特征，但其中可能存在很多特征與當前要解決的問題並不密切等問題。另一方面，由於特征過多，在處理中會帶來計算量大、泛化能力差等問題，即所謂的“維數災難”。 特征選擇便是從給定的特征集合中選出相關特征子集的過程 ...

1、介紹 　　Max-Relevance and Min-Redundancy，最大相關—最小冗余。最大相關性保證特征和類別的相關性最大；最小冗余性確保特征之間的冗余性最小。它不僅考慮到了特征和標注之間的相關性，還考慮到了特征和特征之間的相關性。度量標准使用的是互信息(Mutual ...

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 ...

特征選擇的一般過程 從特征全集中產生出一個特征子集，然后用評價函數對該特征子集進行評價，評價的結果與停止准則進行比較，若滿足停止准則就停止，否則就繼續產生下一組特征子集，繼續進行特征選擇。 特征子集產生過程( Generation Procedure ) 采取一定的子集選取辦法，為評價函數 ...

特征選擇方法初識： 1、為什么要做特征選擇在有限的樣本數目下，用大量的特征來設計分類器計算開銷太大而且分類性能差。2、特征選擇的確切含義將高維空間的樣本通過映射或者是變換的方式轉換到低維空間，達到降維的目的，然后通過特征選取刪選掉冗余和不相關的特征來進一步降維。3、特征選取的原則獲取 ...

一、特征選擇基本問題 我們將屬性稱為“特征”（feature），對當前學習任務有用的屬性稱為“相關特征”（relevant feature）、沒什么用的屬性稱為“無關特征”（irrelevant feature）。 從給定的特征集合中選擇出相關特征子集的過程，稱為“特征選擇”（feature ...

特征選擇 特征選擇是從數據集的諸多特征里面選擇和目標變量相關的特征，去掉那些不相關的特征。 特征選擇分為兩個問題：一個是子集搜索問題，另外一個是子集評價問題。比如將前向搜索和信息熵評價這兩種策略進行結合就是決策樹算法，事實上決策樹算法可以進行特征選擇。sklearn當中的“樹形”算法 ...