特征选择方法-单元法-信息增益

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前文提到过,除了开方检验(CHI)以外,信息增益(IG,Information Gain)也是非常有效的特征选择方法.但凡是特征选择,总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择,而怎样量化特征的重要性,就成了各种方法间最大的不同.开方检验中使用特征与类别间的关联性来进行这个量化,关联性越强,特征得分越高,该特征越应该被保留. 在信息增益中,重要性的衡量标准就是看特征可以为分类系统带来多少信息,带来的信息越多,该特征越重要. 因此先回顾一下信息论中有关信息量(就是"熵")的定义.说有这么一

http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/24/261701.html 前文提到过,除了开方检验(CHI)以外,信息增益(IG,Information Gain)也是很有效的特征选择方法.但凡是特征选择,总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择,而如何量化特征的重要性,就成了各种方法间最大的不同.开方检验中使用特征与类别间的关联性来进行这个量化,关联性越强,特征得分越高,该特征越应该被保留. 在信息增益中,重要性的衡量标准就是看特征能够

正如我前面提到的,了开方检验(CHI)以外,信息增益(IG,Information Gain)也是非常有效的特征选择方法. 但凡是特征选择,总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择,而怎样量化特征的重要性,就成了各种方法间最大的不同.开方检验中使用特征与类别间的关联性来进行这个量化.关联性越强.特征得分越高.该特征越应该被保留. 在信息增益中,重要性的衡量标准就是看特征可以为分类系统带来多少信息,带来的信息越多.该特征越重要. 因此先回顾一下信息论中有关信息量(就是"熵")的定义.说有

作者:Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法(往往目的是降维,而忽略了对特征和数据理解的目的).

原文  http://dataunion.org/14072.html 主题 特征选择 scikit-learn 作者: Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我

1. TF-IDF的误区 TF-IDF可以有效评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.因为它综合表征了该词在文档中的重要程度和文档区分度.但在文本分类中单纯使用TF-IDF来判断一个特征是否有区分度是不够的. 1)它没有考虑特征词在类间的分布.也就是说该选择的特征应该在某类出现多,而其它类出现少,即考察各类的文档频率的差异.如果一个特征词,在各个类间分布比较均匀,这样的词对分类基本没有贡献:但是如果一个特征词比较集中的分布在某个类中,而在其它类中几乎不出现,这样的词却能够

-1. TF-IDF的误区 TF-IDF可以有效评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.因为它综合表征了该词在文档中的重要程度和文档区分度.但在文本分类中单纯使用TF-IDF来判断一个特征是否有区分度是不够的. 1)它没有考虑特征词在类间的分布.也就是说该选择的特征应该在某类出现多,而其它类出现少,即考察各类的文档频率的差异.如果一个特征词,在各个类间分布比较均匀,这样的词对分类基本没有贡献:但是如果一个特征词比较集中的分布在某个类中,而在其它类中几乎不出现,这样的词却能