【特征選擇】包裹式特征選擇法
原創博文，轉載請注明出處！ 包裹式特征選擇法的特征選擇過程與學習器相關，使用學習器的性能作為特征選擇的評價准則，選擇最有利於學習器性能的特征子集。常用的包裹式特征選擇法有遞歸特征消除法RFE。 # 遞歸特征消除法 遞歸特征消除法RFE 遞歸特征消除法的英文全名 ...
原文：【特征選擇】過濾式特征選擇法
過濾式特征選擇法的原理 使用發散性或相關性指標對各個特征進行評分，選擇分數大於閾值的特征或者選擇前K個分數最大的特征。具體來說，計算每個特征的發散性，移除發散性小於閾值的特征 選擇前k個分數最大的特征 計算每個特征與標簽的相關性，移除相關性小於閾值的特征 選擇前k個分數最大的特征。 過濾式特征選擇法的特點 特征選擇過程與學習器無關，相當於先對初始特征進行過濾，再用過濾后的特征訓練學習器。過濾式特 ...
2018-04-30 15:00 0 4267 推薦指數：
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