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我必须计算连续/数字特征的互信息。我想基于此应用特征选择。功能集描述如下
feature1:可以采用 1 - 10000 之间的任何值功能2:测量在某件事上花费的时间 - 因此可以假设除整数(大)之外的任何值....我有这些特点。
我对此应用互信息公式感到困惑。维基百科说积分需要连续变量。
在应用 MI 之前我需要离散化特征吗？
最佳答案
我认为你需要在应用 MI 之前离散化特征
当在连续变量中应用信息增益进行特征选择时，会选择一个分割点来将变量的值空间分割成不同的部分，这需要评估所有可能的分割点以获得该特征的最佳分割点。我认为在特征选择的互信息中是相同的，您可以选择将连续空间离散化为某个离散化值，如果值空间是平滑的，我认为这会做同样的事情
关于machine-learning - 连续/数字特征的互信息，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23211395/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！