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    特征筛选 - FieldSelector

    最近更新时间:2022-02-24 17:15:12

    特征筛选利用统计学方法,基于各特征和目标变量的相关性,计算各特征的重要性分数,分数越大的变量越重要。默认采用计算方差分析中的F值的方法。

    语法:

    ..|fit FieldSeletor score_func=<str> <target_field> from <feature_field_1> <feature_field_2> [into model_name]...
    

    参数说明:

    • score_func参数,用来指定计算特征得分的方法。score_func默认为f_classif。
      • score_func=chi2,采用卡方检验的标准来计算,卡方值作为变量得分。如采用此种标准,不允许输入带有负值。
      • score_func=f_classif,采用方差分析来计算得分,F值作为变量得分,适用于分类任务。
      • score_func=mutual_info_classif,采用互信息标准来计算得分,适用于分类任务。
      • score_func=f_regreesion,采用回归分析来计算得分,变量的F值作为变量得分,适用于回归任务。
      • score_func=mutual_info_regression,采用互信息标准来计算得分,适用于回归任务。
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