And SelectkBest is probably going to be the right answer here,
because you know exactly how many you're expecting to get out.
You're expecting to get exactly two, so
it will throw away all the features except the two that are the most powerful.
Select Percentile isn't a great choice for this scenario,
because you don't already know exactly how many features you have.
Although in the case that we gave in the warm up example,
where you have exactly four features and you know you want two, you could
also just run Select Percentile with 50%, and that will give you two features.
،ربما تكون SelectkBest الإجابة الصحيحة هنا
.لأنكم تعرفون بالضبط المقدار الذي تتوقعون الحصول عليه
،أنتم تتوقعون الحصول على اثنين بالضبط
.لذلك فإنها ستحذف كافة الميزات ما عدا الاثنين الأقوى
،إن اختيار النسبة المئوية لا يُعد خيارًا رائعًا لهذا السيناريو
.لأنكم لا تعرفون بالفعل عدد الميزات الموجودة لديكم
،بالرغم من أنه في الحالة التي وضحناها في المثال التحضيري
،حيث كان لديكم بالضبط أربع ميزات وتعلمون أنكم تريدون اثنين
.كان بإمكانكم أيضًا مجرد تشغيل Select Percentile بنسبة 50% وكان هذا سيقدم لكم ميزتين
A resposta certa aqui provavelmente é SelectkBest
porque você sabe exatamente o resultado esperado.
Você espera obter exatamente dois.
Todos os recursos serão descartados, exceto os dois mais poderosos.
Select Percentile não é uma boa escolha para este cenário,
pois você não sabe ao certo quantos recursos tem.
Mas, no exemplo de aquecimento anterior,
onde há exatamente quatro recursos e você sabe que deseja dois, você também
pode executar Select Percentile com 50%, e obterá dois recursos.
SelectkBest很可能将成为正确答案
因为你确切知道你有望得到多少个特性
你有望得到2个特性 因此
它将丢弃除功能最强大的两个特性之外的所有特性
在这种场景下 Percentile并不是一个好的选择
因为你尚不确切知道你已有多少个特性
尽管在热身示例中提供的情况下
你刚好有四个特性且你知道你需要两个特性
你仍然有50%的机会可以运行
选择Percentile 且这样做你将获得两个特性