skfeature.function.information_theoretical_based.FCBF

 
Modules
       
numpy

 
Functions
       
fcbf(X, y, **kwargs)
This function implements Fast Correlation Based Filter algorithm
 
Input
-----
X: {numpy array}, shape (n_samples, n_features)
    input data, guaranteed to be discrete
y: {numpy array}, shape (n_samples,)
    input class labels
kwargs: {dictionary}
    delta: {float}
        delta is a threshold parameter, the default value of delta is 0
 
Output
------
F: {numpy array}, shape (n_features,)
    index of selected features, F[1] is the most important feature
 
Reference
---------
    Yu, Lei and Liu, Huan. "Feature Selection for High-Dimensional Data: A Fast Correlation-Based Filter Solution." ICML 2003.