特征选择-2

ShuYunBIGDATA 2023-01-13 00:30:34

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Gabo滤波器的Matlab实现，很好用。

看论文偶然看到这个方法，就了解一下。 from sklearn.feature_selection import SelectKBest http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.SelectKBest.html#sklearn.feature_selection.SelectKBest...

splitDataSet函数是用来选择各个特征的子集的，比如选择年龄(第0个特征)的青年(用0代表)的自己，我们可以调用splitDataSet(dataSet,0,0)这样返回的子集就是年龄为青年的5个数据集。chooseBestFeatureToSplit是选择选择最优特征的函数。

特征选择 代码下载本文主要介绍sklearn中进行特征选择的方法。 sklearn.feature_selection模块中的类可用于样本集的特征选择/降维，以提高估计量的准确性得分或提高其在超高维数据集上的性能。文章目录 1 基本使用介绍2 应用实例3 参考递...

当自由度为1时，卡方分布式一个倾斜的曲线，当自由度逐渐增大是，卡方分布逐步变的平缓。：可以看出当观察值和理论值十分接近的时候，也就是我们做的假设是正确的时候，χ2的值就越趋近于0，也就是说我们计算的偏差越小，那么假设值就越可能是对的，反之偏差值越大，假设值就越不准确。：指的是在特征向量中选择出那些“优秀”的特征，组成新的、更“精简”的特征向量的过程。其中：A 为观察值，E为理论值，k为观察值的个数，最后一个式子实际上就是具体计算的方法了 n 为总的频数，p为理论频率，那么n*p自然就是理论频数（理论值）。

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