文章 "将互信息作为渐进特征选择的准则" 新评论 MetaQuotes 2025.07.11 14:53 新文章 将互信息作为渐进特征选择的准则已发布： 在本文中，我们展示了基于最优预测变量集与目标变量之间互信息渐进特征选择的MQL5实现。 互信息是识别有效预测变量的有力工具，特别是在处理复杂的非线性关系时。它能够发现其他方法可能遗漏的依赖关系，因此特别适用于能够利用此类复杂关系的模型。本文探讨了互信息在特征选择中的应用，重点关注了Hanchuan Peng、Fuhui Long和Chris Ding在其研究论文《基于互信息的特征选择：最大依赖性、最大相关性和最小冗余性准则》中提出的算法。 我们将首先讨论连续变量互信息的估计方法，然后深入探讨特征选择过程本身。最后，我们将通过涉及合成数据集和真实数据集的示例来说明该算法的有效性。 作者：Francis Dube 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
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互信息是识别有效预测变量的有力工具，特别是在处理复杂的非线性关系时。它能够发现其他方法可能遗漏的依赖关系，因此特别适用于能够利用此类复杂关系的模型。本文探讨了互信息在特征选择中的应用，重点关注了Hanchuan Peng、Fuhui Long和Chris Ding在其研究论文《基于互信息的特征选择：最大依赖性、最大相关性和最小冗余性准则》中提出的算法。
我们将首先讨论连续变量互信息的估计方法，然后深入探讨特征选择过程本身。最后，我们将通过涉及合成数据集和真实数据集的示例来说明该算法的有效性。
作者：Francis Dube