我正在尝试使用sklearn.svm.SVC来完成一些文本分类任务。我知道在使用 SVM 建模之前执行特征选择是一项有点可疑的工作，因为当使用全套特征时，性能通常会达到峰值。从学术角度来看，看看不同的特征选择方法如何对特征进行不同的排名，这仍然很有趣。
经过一番挖掘，我发现 sklearn 中可用的功能选择指标非常有限，即 Chi-2。我只是想知道是否已经在 sklearn（或其他地方）中实现了其他常用指标，例如 IG 和 BNS，我可以直接用作 sklearn.feature_selection 中的分数函数。选择KBest（）？
InfoGain尚未实现，但我认为@larsmans希望在将来的某个时候将其包括在内。我不知道国行。
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