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来自专栏杨熹的专栏
特征工程怎么做
Discriminant Analysis，线性判别分析）特征选择：从特征集合中挑选一组最具统计意义的特征子集，把无关的特征删掉，从而达到降维的效果常用的方法： filter（刷选器）方法：Pearson相关系数，Gini-index
2.2K30发布于 2018-04-02
来自专栏小白技术社
语义分析的一些方法（中篇）
特征提取 Gini-index: 一个特征的Gini-index越大，特征区分度越高。
1.6K10发布于 2020-07-09
来自专栏AutoML(自动机器学习)
【转载】机器学习之特征工程(有删改)
如Pearson相关系数，Gini-index（基尼指数），IG（信息增益）等，下面举Pearson指数为例，它的计算方式如下： r2xy=(con(x,y)var(x)var(y)−−−−−−−−−−
1.1K20发布于 2019-02-23
来自专栏数据科学与人工智能
【数据挖掘】文本挖掘：语义分析的一些方法
图22.文献[45]训练数据获取流程图特征提取 Gini-index: 一个特征的Gini-index越大，特征区分度越高。
9.9K61发布于 2018-02-27
来自专栏python前行者
机器学习之（四）特征工程以及特征选择的工程方法
如Pearson相关系数，Gini-index（基尼指数），IG（信息增益）等，下面举Pearson指数为例，它的计算方式如下：其中，x属于X，X表一个特征的多个观测值，y表示这个特征观测值对应的类别列表
1.5K20发布于 2019-08-18
来自专栏机器学习AI算法工程
文本挖掘：语义分析的一些方法
图22.文献[45]训练数据获取流程图特征提取 Gini-index: 一个特征的Gini-index越大，特征区分度越高。
3.7K80发布于 2018-03-12
来自专栏生信技能树
irGSEA：基于秩次的单细胞基因集富集分析整合框架
但Sargent 需要计算细胞间的gini-index后，将按gene-set-by-cell assignment score matrix转换为distribution of indexes。
4.4K24编辑于 2023-12-05

特征工程怎么做

语义分析的一些方法（中篇）

【转载】机器学习之特征工程(有删改)

【数据挖掘】文本挖掘：语义分析的一些方法

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