“mRMR 算法提供了一种高效的方式来处理高维特征数据,以减轻模型的复杂性。”—— 数据科学家 技术原理 mRMR 的核心思想可以通过两个主要步骤来理解:计算特征与目标变量的相关性,以及计算特征间的冗余度。我们会使用以下数学公式: [ R(X_i, Y) = \frac{1}{|Y|} \sum_{y \in Y} \sum_{x_i \in X_i} p