Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Взаимная информация как критерий для поэтапного отбора признаков:
Взаимная информация является ценным инструментом для выявления эффективных предикторов, особенно когда речь идет о сложных, нелинейных взаимосвязях. Он может выявлять зависимости, которые могут быть упущены другими методами, что делает его особенно подходящим для моделей, которые могут использовать такие сложности. В настоящей статье рассматривается применение взаимной информации при отборе признаков. Основное внимание уделяется алгоритму, предложенному Ханчуан Пенгом (Hanchuan Peng), Фухуэй Лонгом (Fuhui Long) и Крисом Дином (Chris Ding) в их исследовательской работе под названием "Выбор признаков на основе взаимной информации: Критерии максимальной зависимости, максимальной релевантности и минимальной избыточности» ("Feature Selection Based on Mutual Information: Criteria of Max-Dependency, Max-Relevance, and Min-Redundancy").
Начнем с обсуждения оценки взаимной информации для непрерывных переменных, а затем углубимся в сам процесс отбора признаков. Наконец, мы проиллюстрируем эффективность алгоритма на примерах, использующих как синтетические, так и реальные наборы данных.
Автор: Francis Dube