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

目錄 1 Filter 　　1.1 移除低方差特征（Removing features with low variance） 　　1.2 單變量特征選擇 (Univariate feature selection) 　　　　1.2.1 卡方檢驗 (Chi2) 　　　　1.2.2 ...

sklearn特征選擇和分類模型 數據格式： 這里。原始特征的輸入文件的格式使用libsvm的格式，即每行是label index1:value1 index2:value2這樣的稀疏矩陣的格式。 sklearn中自帶 ...

遞歸消除特征法使用一個基模型來進行多輪訓練，每輪訓練后，移除若干權值系數的特征，再基於新的特征集進行下一輪訓練。 　　sklearn官方解釋：對特征含有權重的預測模型(例如，線性模型對應參數coefficients)，RFE通過遞歸減少考察的特征集規模來選擇特征。首先，預測模型在原始特征上訓練 ...

　　模型選擇的標准是盡可能地貼近樣本真實的分布。但是在有限的樣本下，如果我們有多個可選模型，比如從簡單到復雜，從低階到高階，參數由少到多。那么我們怎么選擇模型呢，是對訓練樣本的擬合度越好就可以嗎？顯然不是，因為這樣做的話只會讓我們最終選擇出最復雜，最高階的模型。而這個模型的問題是過擬合 ...

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 ...