单项选择题
以下关于Trapper（包装法）和FiLter（过滤法）的描述不正确的是（）
A.Wrapper方法由于每次对子集的评价都要进行分类器的训练和测试，所以算法计算复杂度很高
B.Trapper方法选出的特征通用性较强，当改变学习算法时，也不需要针对该学习算法重新进行特征选择
C.相对于Filter（过滤法），Wrapper方法找到的特征子集分类性能通常更好
D.对于大规模数据集来说，Wrapper算法的执行时间很长
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多项选择题
对于特征选择中的互信息法，以下理解正确的是？（）
A.互信息法是从信息嫡的角度分析特征和输出值之间的关系评分
B.在Python工具的sklearn模块中，可使用mutual_info_classif（分类）和mutual_info_regression（回归）来计算各个输入行征和输出值之间的互信息
C.互信息的结果对离散化的方式不敏感
D.互信息值越大，说明该特征和输出值之间的相关性越大，越需要保留 -
多项选择题
当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入算法和模型进行训练。通常来说，可以从哪些方面考虑来如何进行特征选择？（）
A.特征是否发散
B.特征与目标的相关性
C.特征的名称
D.以上全都正对 -
单项选择题
我们可以使用Python中scikit-learn库的（）函数，来对样本集进feature_selection（特征选择）和dimensionality reduction（降维）。
A.sklearn.neighbors
B.sklearn.feature_selection
C.sklearn.linear model
D.sklearn.cluster
