作者：kervin
编辑：阿吉
目前，机器学习在脑科学领域的应用可谓广泛而深入，不论你是做EEG/ERP研究，还是做MRI研究，都会看到机器学习的身影。机器学习最简单或者最常用的一个应用方向是分类，如疾病的分类。对于有监督机器学习(如我们常用的SVM)来说，首先需要提取特征值，特征值作为机器学习的输入进行训练，得到模型。但是，在实际的例子中，不太可能把提取到的所有特征值输入到机器学习模型中进行训练，这是因为过多维度的特征值往往会包括冗余成分，这不仅会大大降低学习速度，而且还会产生过拟合现象，进而影响机器学习模型的性能。最典型的列子是我们做MRI研究，可能会提取到上万个特征值。因此，我们需要首先对提取到的特征值进行特征选择，去除冗余特征，即所谓的特征降维。 目前，特征降维的方法很多，笔者这里就不一一列举(可自行度娘)，而F-score是其中比较简单和有效的方法，也是很常用的一种方法。今天，笔者在这里就详细讲解一下F-score如何计算，并给出Matlab程序。 第i个特征的F-score的计算公式如下所示：
表示第i个特征中正类特征值的平均值，
表示第i个特征中负类特征值的平均值，
表示第i个特征所有特征值的平均值，n+表示第i个特征中正类特征值的个数，n-表示第i个特征中负类特征值的个数，
表示正类特征值中第k个特征值，
表示负类特征值中第k个特征值。 对于F-score需要说明一下几点：1.一般来说，特征的F-score越大，这个特征用于分类的价值就越大；2.在机器学习的实际应用中，一般的做法是，先计算出所有维度特征的F-score，然后选择F-score最大的N个特征输入到机器学习的模型中进行训练；而这个N到底取多少合适，需要你自己进行尝试；3.F-score只适用于二分类，对于多分类的应用，可以考虑采用其他的特征选择方法；4.F-score与SVM相结合，可以达到较好的分类效果；关于SVM，大家可以参考我们公众号之前推送的文章《支持向量机SVM工具包LIBSVM的安装和测试》。 按照上述的F-score的计算公式，我们可以用Matlab进行编程。笔者按此已经编写好F-score函数，并进行了测试，需要下载程序的朋友，烦请先转发本文到朋友圈，然后截图到微信公众号后台，管理员会尽快把下载链接发送给您，谢谢!我们的业务第一届脑电数据分析技术实战班EEG/ERP数据处理服务推荐阅读支持向量机SVM工具包LIBSVM的安装和测试脑科学研究中常用的数据归一化方法(附Matlab程序)聊一聊置换检验Permutation test的原理关注我们
