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信息增益也是一种有效的过滤法特征选择指标,它衡量了某个特征对目标变量不确定性的减少程度 。信息增益越大,说明该特征对目标变量的预测能力越强 。在新闻分类任务中,通过计算信息增益,可以选择出那些能够***地区分不同新闻类别的词汇和短语,如在体育新闻中,“比赛”“球队”“比分” 等词汇的信息增益较高,对于判断新闻是否属于体育类别具有重要的指示作用 。递归特征消除(RFE)则是一种基于模型的包裹法特征选择方法 。它通过递归地训练模型,并逐步消除对模型性能贡献**小的特征,**终选择出对模型性能提升*****的特征子集 。在垃圾邮件分类任务中,使用 RFE 方法可以从大量的邮件文本特征中,筛选出相当有区分度的词汇和短语,如垃圾邮件中常见的 “优惠”“促销”“**” 等词汇,以及正常邮件中常见的 “工作”“会议”“学习” 等词汇,从而提高垃圾邮件分类模型的准确率和效率 。促销人工智能应用软件开发常见问题咋解决?无锡霞光莱特支招!浦东新区定制人工智能应用软件开发
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使数据达到更高的质量标准,为后续的分析和建模奠定坚实可靠的基础 。未经清洗的原始数据往往充斥着各种问题,就像一座杂乱无章的仓库,堆满了无用甚至有害的杂物,如果直接使用这些数据进行模型训练和算法开发,就如同在摇摇欲坠的地基上建造高楼,必然会导致分析结果出现偏差,模型性能大打折扣,无法实现预期的智能应用效果 。缺失值是原始数据中常见的 “瑕疵” 之一 。以医疗健康领域的人工智能应用开发为例,在收集患者的病历数据时,可能会由于各种原因导致部分数据缺失,如某些患者的过往病史记录不全,或者在数据录入过程中出现疏忽,遗漏了关键的生命体征数据,像血压、血糖值等 。这些缺失值的存在会严重影响数据分析的准确性和完整性,如果不加以处理,基于这些数据训练的疾病预测模型可能会给出错误的诊断结果,误导医生的***决策 。常州促销人工智能应用软件开发
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