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2021-04-26 阅读量: 1485
特征选择中什么是过滤式?

滤式方法先对数据集进行特征选择,然后再训练学习器。特征选择过程与后续学习器无关,这相当于先对初始特征进行“过滤”,再用过滤后的特征训练模型。


过滤式选择的方法有:


  1. 移除低方差的特征;


  2. 相关系数排序,分别计算每个特征与输出值之间的相关系数,设定一个阈值,选择相关系数大于阈值的部分特征;


  3. 利用假设检验得到特征与输出值之间的相关性,方法有比如卡方检验、t检验、F检验等。


  4. 互信息,利用互信息从信息熵的角度分析相关性。



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