80
правок
Изменения
→Фильтры
'''Коэффициент корреляции Пирсона''' <br>
'''Замечание'''
Важно помнить, что мы смотрим не на корреляцию, а на модуль корреляции.
<tex>r=\displaystyle \frac{\sum_{i, j}(x_{ij}-\bar{x_j})(y_i-\bar{y})}{\sqrt{\sum_{i, j}(x_{ij}-\bar{x_j})^2\sum_i(y_i-\bar{y})^2}}\in[-1;1]</tex>
'''Information gain'''<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Information_gain_in_decision_trees Определение information gain]</ref>: <br> $IG(T, C)=\displaystyle -\sum_{i=1}^kp(c_i)\log_2{(p(c_i))}+\sum_{i=1}^{n}p(t_i)\sum_{j=1}^kp(c_j|t_i)\log_2{(p(c_j|t_i))}$
==Правило подрезки $k$==
* Число признаков
* Порог значимости признаков
* Интегральный порог значимости признаков
* Метод сломанной трости
* Метод локтя
==Анализ одномерных фильтров==
