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公开(公告)号：CN117113060A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311186747.6
申请日：2023-09-14
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/241 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种融合熵、方差和相关系数的权重分配特征评估与选择方法及计算机设备，包括：(1)确定数据集；(2)对数据集进行样本划分；(3)计算每类样本特征的相关系数；(4)计算每类样本特征的方差；(5)计算每类样本特征的熵；(6)将得到的三项特征指标进行缩放和权重分配；(7)递归添加特征，选出最重要的特征集合；(8)合并经过特征选择后的每个样本，并检查特征维度；本发明综合考虑了特征的统计特性、信息特性和相关度三个指标，将误报率作为衡量标准，使用递归添加特征法训练模型，在保证模型性能的同时，能全面快速的选择出最适合数据样本的特征子集，达到降维、消除冗余、提高训练效率和减少过拟合的目的。
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