选择一个好的属性子集，有两种方法：1，根据数据的普遍特性做出一个独立评估，称为过滤；2，采用最终将要评估机器学习的算法评估子集，称为包装。
用机器学习的方法进行分类的时候，经常会有无关属性和重复属性干扰，为了去除干扰，我们选择一个属性子集，子集与类属性有较大关联，但是自身内部无关联。两个属性A,B之间可以用对称不定性衡量：
其中,H为熵函数，H(A,B)为联合熵。
第 七章-7.1属性选择
猜你喜欢
转载自blog.csdn.net/lyn5284767/article/details/80475240
今日推荐
周排行