特征选择——互信息量

时间 2020-08-10

标签特征选择信息量繁體版

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最近作了一个数据比赛，因为对数据背后的业务不太了解，因此特征工程大多采起了“暴力”提取的方式，最终特征过多直接致使模型存在过拟合问题。因此赛后总结在作特征工程的过程当中就要考虑特征的取舍问题，主要经过特征与因变量Y之间的相关性分析作出判断。衡量单变量的相关性指标有不少，好比Pearson相关系数、Pearson卡方检验、Fisher得分、互信息等。html 目录信息量信息熵条件熵

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1. 特征选择方法之互信息
2. 特征选择之互信息
3. 特征选择之互信息 Mutual Information
4. 条件熵，信息增益（互信息）与特征选择
5. 机器学习特征选择：传统互信息、k-nearest neighbor互信息
6. 特征选择：卡方检验、F 检验和互信息
7. 使用互信息进行特征选择
8. 文本特征选择之互信息和卡方
9. 特征选择过滤器 - mutual_info_regression（连续目标变量的互信息）
10. 特征选择过滤器 -mutual_info_classif（离散目标变量的互信息）
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