第1章 ReliefF特征选择算法

Kononeill在1994年提出了ReliefF算法，该算法是Relief算法的拓展，适用于处理多分类问题和一些回归问题。本章首先对ReliefF算法理论进行介绍，再以鸢尾花数据作为分类问题案例解释ReliefF在分类算法中的应用，接着以大中城市房价数据作为回归问题案例来解释ReliefF在回归算法中的应用，帮助读者对算法形成一个直观理解，最后给出以上问题的测试代码，并以相应的案例介绍该算法在实际金融问题中的运用。