特征選擇-Filter過濾法（方差）
3.1 Filter過濾法過濾方法通常用作預處理步驟，特征選擇完全獨立於任何機器學習算法。它是根據各種統計檢驗中的分數以及相關性的各項指標來選擇特征。 3.1.1 方差過濾3.1.1.1 VarianceThreshold 這是通過特征本身的方差來篩選特征的類。比如一個特征本身的方差很小 ...
原文：特征選擇-Filter過濾法后續（相關,互信息法）
. . 相關性過濾 方差挑選完畢之后，我們就要考慮下一個問題：相關性了。我們希望選出與標簽相關且有意義的特征，因為這樣的特征能夠為我們提供大量信息。如果特征與標簽無關，那只會白白浪費我們的計算內存，可能還會給模型帶來噪音。在sklearn當中，我們有三種常用的方法來評判特征與標簽之間的相關性：卡方，F檢驗，互信息 . . . 卡方過濾 卡方過濾是專門針對離散型標簽 即分類問題 的相關性過濾。卡方 ...
2019-04-22 16:25 0 1086 推薦指數：
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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 ...