【发布时间】：2020-09-30 01:34:39
【问题描述】：
我已经打印了我的 SVM 模型对二元类进行预测的分类报告，但它在第一次预测时得分很高（超过 95%），我知道它打印高值时很好，但我需要执行特征在这之后的选择，你觉得这正常吗？什么样的特征选择适合二分类？
【问题讨论】：
标签： report classification svm feature-selection
【发布时间】：2020-09-30 01:34:39
【问题描述】：
你觉得这正常吗？
这取决于您的数据。如果你的数据是完全线性可分的，那么几乎所有的线性分类器都会表现良好。
如果所有的准确率、召回率和 F 分数都很高，并且它们对你来说足够高，那么也许你不必走得更远。
你可以看到特征重要性，然后你可以阅读这篇文章：Determining the most contributing features for SVM classifier in sklearn
如果你使用其他算法，特征重要性可能会有点不同。
【讨论】：