基于最大信息系数和基尼指标的特征选择方法

摘要

本发明公开了一种基于最大信息系数和基尼指标的特征选择方法，其中，所述方法包括：S101：用于特征选择的非平衡数据集；S102：利用RM‑SMOTE算法对非平衡数据集进行处理；S103：利用最大信息系数法对处理过的数据进行相关性特征筛选，得出筛选后的特征集；S104：通过随机森林模型(random forest，RF)中的Gini指数计算筛选后的每个特征对RF模型的特征重要度并对其进行排序，去除重要度较低的特征，得到最终特征数据集；S105：将得到的特征数据集输入到SVM模型中，得到数据集优化后的SVM模型；S106：利用测试集对新的模型进行测试，使用AUC值作为评判模型的标准。