除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与类别间的关联性来进行这个量化，关联性越强，特征得分越高，该特征越应该被保留。除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征
阅读背景：
数据挖掘笔记-特征选择-信息增益
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