特征选择中过滤法的数学原理

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本文将深入讲解特征选择中过滤法的常用算法的数学原理，包括方差过滤和相关性过滤（卡方过滤、F检验、互信息法）。特征选择是特征工程中重要的一步，通过筛选有意义且提供有用信息的特征，帮助降低计算和时间成本，提升模型性能。过滤法是特征选择的预处理方法，根据统计检验的分数和相关性指标对特征进行筛选。方差过滤是一种基于特征本身方差的筛选方法，通过计算特征的方差并设置阈值，保留方差大于阈值的特征。本文详细介绍了方差过滤的原理和处理流程，并探讨了方差过滤的优缺点及阈值的确定方法。
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