数据挖掘之特征选择
摘要：
1、去掉取值变化小的特征。 如某个特征取值为0，1，在样本中存在95%的取值为1，那么这个特征的作用不大 2、单变量特征的选择。 Pearson相关系数：权衡的是变量之间的线性相关性。它要求两个变量的变化是单调的，如y1=x和y2=x^2,Pearson系数为0，但其实两者并不是独立的。取值方位为： 阅读全文
posted @ 2017-05-02 17:10 JHJ_BABY 阅读(313) 评论(0) 推荐(0) 编辑