Python SelectPercentile分数函数是如何工作的？_Python_Machine Learning_Scikit Learn_Data Mining_Dimensionality Reduction

Python SelectPercentile分数函数是如何工作的？

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最近我在研究降维方法，发现python包sklearn.feature\u selection似乎非常有用，但问题是SelectPercentile.fit方法没有解释它如何计算分数函数

有人知道它是怎么工作的吗？提前谢谢

例如，如果我为SelectPercentile选择SelectFdr，SelectFdr方法的标准取决于每个特征的每个p值。我如何知道SelectFdr以何种方式设定假设或定义错误率

选择订阅的FDR方法根据估计的错误发现率选择功能。因此，它必须首先使用一些分类方法，以便计算错误发现率，我的问题是SelectPercentile中的分类方法是什么。

您可以在下面的链接中看到源代码的注释：

您可以选择分数函数作为参数。如果不确定函数，默认函数是ANOVA。

我认为用户可以在构造函数中提供自己的分数函数。默认函数为。例如，如果我为SelectPercentile选择SelectFdr，SelectFdr方法的标准取决于每个特征的每个p值。我如何知道SelectFdr以何种方式设定假设或定义错误率？A@MarcusLin在本例中，选择FDR使用Benjamini Hochberg过程。在这个库的源代码中，每个方法都有注释说明要做什么。我并没有仔细考虑。再次感谢。