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我正在处理与书面文本相关的分类任务，我想知道执行某种“特征选择”程序以改进分类结果有多重要。
我正在使用与该主题相关的许多功能(大约 40 个)，但我不确定所有功能是否真的相关以及它们的组合。我正在试验 SVM (scikits) 和 LDAC (mlpy)。
如果混合了相关和不相关的特征，我想我会得到很差的分类结果。我应该在分类前执行“特征选择程序”吗？
Scikits 有 an RFE procedure that is tree-based that is able to rank the features .使用基于树的 RFE 对特征进行排序以选择最重要的特征并使用 SVM(非线性)或 LDAC 执行实际分类是否有意义？或者我应该使用相同的分类器实现某种包装方法来对特征进行排名(尝试使用不同的特征组进行分类会非常耗时)？
最佳答案
试试看它是否提高了用 cross validation 测量的分类分数.同样在尝试 RFE 之前，我会尝试 CPU 密集度较低的方案，例如 univariate chi2 feature selection .
关于Python机器学习，特征选择，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9657192/
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