彭等人提出了一種特征選擇方法，可以使用互信息，相關或距離/相似性分數來選擇特征。目的是在存在其他所選特征的情況下通過其冗余來懲罰特征的相關性。特征集S與類c的相關性由各個特征f i和類c之間的所有互信息值的平均值定義，如下所示： 集合S中所有特征的冗余是特征f i和特征f j之間的所有 ...

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 ...

3.2 Embedded嵌入法 嵌入法是一種讓算法自己決定使用哪些特征的方法，即特征選擇和算法訓練同時進行。在使用嵌入法時，我們先使用某些機器學習的算法和模型進行訓練，得到各個特征的權值系數，根據權值系數從大到小選擇特征。這些權值系數往往代表了特征對於模型的某種貢獻或某種重要性，比如決策樹和樹 ...

一、關於特征選擇 主要參考連接為：參考鏈接，里面有詳細的特征選擇內容。 介紹 特征選擇是特征工程里的一個重要問題，其目標是尋找最優特征子集。特征選擇能剔除不相關(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，從而達到減少特征個數，提高模型精確度，減少運行時間的目的。另一方 ...

　　在做文本挖掘，特別是有監督的學習時，常常需要從文本中提取特征，提取出對學習有價值的分類，而不是把所有的詞都用上，因此一些詞對分類的作用不大，比如“的、是、在、了”等停用詞。這里介紹兩種常用的特征選擇方法： 互信息 　　一個常用的方法是計算文檔中的詞項t與文檔類別c的互信息MI，MI度量 ...

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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 ...