SelectPercentileスコア関数はどのように機能しますか？

Question

最近Dimension Reductionメソッドを研究していて、pythonパッケージ "sklearn.feature_selection"が非常に便利だとわかりましたが、問題はSelectPercentile.fitメソッドがスコア関数の計算方法を説明していないことです。それがどのように動作するか

link

は誰でも知っていますか？ありがとうございました。

たとえば、「SelectPercentile」に「SelectFdr」を選択し、SelectFdrメソッドの基準は各フィーチャの各p値に依存します。どのように "SelectFdr"が仮説を設定するか、またはエラー率を定義する方法を知っていますか？

サブスクリプションが「推定偽発見率に基づいて機能を選択する」SelectFdrメソッド。だから、最初にいくつかの分類方法を使用している必要がありますので、誤検出率を計算することができます。私の問題は、どの分類方法が "SelectPercentile"にあるかです。

Answer 1

あなたはリンクの下でソースコードのコメントを見ることができます： https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/ef5cb84a/sklearn/feature_selection/univariate_selection.py#L368

あなたは、パラメータとしてスコア関数を選択することができます。関数を決定しない場合、デフォルト関数はANOVAです。