基于KW检验的特征选择

(1)什么是特征选择特征选择(FeatureSelection)也称特征子集选择(FeatureSubsetSelection,FSS)，或属性选择(AttributeSelection)，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。(2)为什么要做特征选择在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易导致如下的后果：特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。特征个数越多，容易引起“维度灾难”，模型也会越复杂，其推广能力会下降。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或亢余(redundant)的特征，从而达到