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在 FSelector information.gain 函数的函数定义中，
information.gain(公式、数据)
这个公式的具体目的是什么？我正在尝试使用该函数为分类任务进行特征选择。在我在网上看到的几个例子中，公式似乎定义了类标签和数据集中的特征之间的某种关系。但是，如果是这种情况，由于我正在执行分类任务，所以我不知道特征和标签之间的确切线性关系，那么公式是什么？
最佳答案
您可以使用.告诉R您想要分析数据框中的类变量和所有其他变量之间的依赖关系。例如对于iris数据集:
> library(FSelector)
> information.gain(Species~., iris)
attr_importance
Sepal.Length 0.4521286
Sepal.Width 0.2672750
Petal.Length 0.9402853
Petal.Width 0.9554360
如果您只想分析变量子集的交互，可以使用显式名称:
> information.gain(Species~Sepal.Length+Sepal.Width, iris)
attr_importance
Sepal.Length 0.4521286
Sepal.Width 0.2672750
关于r - R中information.gain中公式的使用，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33241638/
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