面向高斯核朴素贝叶斯分类器的特征选择方法

自己想出来的方法,比较简单,应该也会有人用过了,不过没查过文献,主要内容暂时不公布了,先讲下效果。

通过该特征选择方法,将A类分类任务的准确度从0.8327提高到了0.9760,B类分类任务的准确度从0.8973提高到了0.9447。

所以,方法其次,特征才是重点,毕竟A的分类准确度提高了更多。

提醒一下,该方法主要思想在于分位点,懂的人会觉得low了,哈哈~~~

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