25
правок
Изменения
Нет описания правки
*Многомерные (англ. multivariate) {{---}} функция $\mu$ определяет релевантность некоторого подмножества исходного множества признаков относительно выходных меток.
Распространенными вариантами для $\mu$ являются коэффициент :*Коэффициент ранговой корреляции Спирмена(англ. Spearman's rank correlation coefficient) $=\displaystyle \frac{\sum_{i, j}(x_{ij}-\bar{x_j})(y_i-\bar{y})}{\sqrt{\sum_{i, j}(x_{ij}-\bar{x_j})^2\sum_i(y_i-\bar{y})^2}}$;*Information gain $=\displaystyle -\sum_{i=1}^kp(c_i)\log_2{(p(c_i))}+\sum_{i=1}^{n}p(t_i)\sum_{j=1}^kp(c_j|t_i)log_2{(p(c_j|t_i))}$, и коэффициент Джинидругие.
Преимуществом группы фильтров является простота вычисления релевантности признаков в датасете, но недостатком в таком подходе является игнорирование возможных зависимостей между признаками.