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在 FSelector information.gain 函数的函数定义中，

信息.增益（公式，数据）

公式的目的到底是什么？我正在尝试使用该功能为分类任务进行特征选择。在我在网上看到的几个例子中，这个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，我不知道特征和标签之间的确切线性关系，因为我正在执行分类任务，那么公式是什么？

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你可以.用来告诉 R 你想分析一个类变量和数据框中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，您可以使用显式名称：

> information.gain(Species~Sepal.Length+Sepal.Width, iris)
                attr_importance
Sepal.Length       0.4521286
Sepal.Width        0.2672750
于 2015-10-20T16:29:20.107 回答