はじめに
この実験では、ノイズの多いデータセットでの分類精度を向上させるために単変量特徴選択をどのように使用するかを示します。単変量特徴選択を適用する前後でサポートベクターマシン (SVM) を使用してデータセットを分類します。各特徴について、単変量特徴選択のp値とSVMの対応する重みをプロットします。これにより、モデルの精度を比較し、単変量特徴選択がモデルの重みに与える影響を調べます。
VMのヒント
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