计算特征的fisher得分

资 源 简 介

计算特征的fisher得分

详 情 说 明

Fisher得分是一种经典的特征选择方法，主要用于衡量特征在分类问题中的判别能力。其核心思想是通过计算类间离散度与类内离散度的比值来评估特征重要性。

在分类任务中，Fisher得分会针对每个特征单独计算。具体计算逻辑是：首先计算每个特征在不同类别间的均值差异（类间离散度），然后计算该特征在同一类别内部的方差（类内离散度）。得分越高，表示该特征对区分不同类别的贡献越大。

对于二分类问题，Fisher得分的计算相对简单。首先计算两个类别的特征均值，然后计算总体方差。得分公式为两均值之差的平方除以总体方差。对于多分类问题，需要扩展这个思路，计算所有类别间的离散度与类内离散度的比值。

Fisher得分的优势在于计算简单高效，且不需要构建完整的分类模型。它特别适合作为预处理步骤，帮助我们快速筛选出最具判别力的特征，从而降低数据维度。需要注意的是，该方法假设特征服从正态分布，且各特征间相互独立。

在实际应用中，我们通常会计算所有特征的Fisher得分，然后按得分高低排序，选择得分最高的若干个特征用于后续建模。这种方法尤其适用于样本量较小或特征维度较高的情况，能有效避免维度灾难问题。