最近我正在研究Dimension Reduction方法，我发现python包＆＃34; sklearn.feature_selection＆＃34;看起来很有用，但问题是方法SelectPercentile.fit并没有解释它如何计算得分函数。
有谁知道它是如何工作的？提前致谢。
例如，如果我选择＆＃34; SelectFdr＆＃34;对于＆＃34; SelectPercentile＆＃34;，并且SelectFdr方法的标准取决于每个要素的每个p值。我如何知道选择哪种方式＆＃34; SelectFdr＆＃34;设定假设或定义错误率？
SelectFdr方法哪个订阅是＆＃34;根据估计的错误发现率选择功能。＆＃34;所以一开始必须使用一些分类方法，所以它可以计算错误的发现率，我的问题是分析方法在＆＃34; SelectPercentile＆＃34;。
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您可以在以下链接中看到源代码的评论： https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/ef5cb84a/sklearn/feature_selection/univariate_selection.py#L368
您可以选择评分函数作为参数。如果您不确定功能，默认功能是ANOVA。