机器学习算法， 使用Fisher score进行特征选择

资 源 简 介

机器学习算法， 使用Fisher score进行特征选择

详 情 说 明

在机器学习中，特征选择是提高模型性能的重要步骤之一。Fisher score是一种简单而有效的特征评分方法，主要用于分类任务中的特征筛选。它的核心思想是通过衡量特征在不同类别之间的区分能力来评估其重要性。

Fisher score的计算基于类内和类间方差的比例。具体来说，特征得分越高，说明该特征能够更好地区分不同类别。这使得Fisher score尤其适用于监督学习任务，如分类问题。

使用Fisher score进行特征选择的优势包括：计算效率高、易于实现，并且能够有效过滤掉冗余特征，从而提高模型的训练速度和预测精度。此外，它不需要复杂的调参，适用于多种分类算法，包括逻辑回归、支持向量机（SVM）和决策树等。

虽然Fisher score具有一定的局限性，比如对非线性可分数据的适应性较弱，但它在许多实际应用中仍然是一个高效且可靠的特征选择方法。结合其他特征选择技术（如递归特征消除或基于模型的特征重要性），可以进一步提升模型的鲁棒性。