【发布时间】：2019-06-13 15:31:48
【问题描述】：
我有：
1) 2组受试者（对照组和癌症患者）
2) 一组特征，每个特征。
我想找到一个特征，或者哪些特征的哪个组合，最能区分两组。
我已经开始评估 AUC，然后使用一些 k 均值聚类，但我不知道如何组合特征进行分类。
谢谢
【问题讨论】：
标签： classification cluster-analysis prediction feature-selection auc
【发布时间】：2019-06-13 15:31:48
【问题描述】：
我建议你使用一些特征重要性评估的方法。有许多不同的方法来测试特征的重要性。一开始，在我看来，最简单的是随机森林分类器。该模型在训练期间具有“内置”特征重要性评估，基于袋外错误。基于树的分类器必须在训练过程中获取特征值后评估信息增益。
您还可以通过修改数据集来检查模型分数来测试特征重要性，即使用向后消除策略。
您还可以使用 PCA 或统计测试。最后，您还可以寻找功能之间的依赖关系，以从您的数据中删除没有提供足够信息的功能。
【讨论】：