我一直在研究特征选择，我想知道 Fisher 分数告诉我们哪些数据有助于我们进行特征选择。
谁能解释一下费希尔分数的工作原理
数据挖掘
特征选择
分数
2022-01-26 20:52:44
1个回答
从特征选择分类：回顾（Jiliang Tang、Salem Alelyani 和 Huan Liu）
Fisher 分数：高质量的特征应该为同一类中的实例分配相似的值，为不同类的实例分配不同的值。
来自用于特征选择的广义 Fisher 分数（Quanquan Gu、Zhenhui Li、Jiawei Han）
Fisher Score： Fisher score的核心思想是找到一个特征的子集，使得在所选特征所跨越的数据空间中，不同类别的数据点之间的距离尽可能大，而不同类别的数据点之间的距离尽可能大。同一个班级尽量少。
如果您对数学解释感兴趣，我建议您在第 2 部分的第二篇论文（Fisher Score 的简要回顾）
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