属性选择器;属性选择器;属性选择器;属性选择器;关系选择器;关系选择器;关系选择器;关系选择器;关系选择器;任务2 结构化伪类选择器;结构化伪类选择器;结构化伪类选择器; 结构化伪类选择器; 结构化伪类选择器;结构化伪类选择器; 结构化伪类选择器;结构化伪类选择器;结构化伪类选择器;谢谢大家

支持向量机作为非参数方法已经广泛应用于信用评估领域.为克服其训练高维数据不能主动进行特征选择导致准确率下降的缺点，构建C4.5决策树优化支持向量机的信用评估模型.利用C4.5信息熵增益率方法进行属性选择，减少冗余属性.模型通过网格搜索确定最优参数，使用F-score和平均准确率评价模型性能，并在两组公开数据集上进行验证.实证分析表明，C4.5决策树优化支持向量机的信用评估模型有效减少了数据学习量，较于传统各类单一模型有较高的分类准确率和实用性.

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有属性查询功能，（类似arcmap的属性查询，但不会高亮显示）并导出查询到的属性记录到一个新shp（类型arcmap的数据导出），可以批量导出。 有个txt文本的程序说明

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jquery仿淘宝SKU选择商品属性代码，模拟淘宝SKU添加商品属性组合

主要介绍了微信小程序商品详情页规格属性选择的示例代码，非常不错，具有参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

4.2、属性选择模式2 单一属性评估器 ChiSquaredAttributeEval: 以基于类的Χ2为依据的属性评估 GainRationAttributeEval: 以增益率为依据的属性评估 InfoGainAttributeEval: 以信息增益为依据的属性评估 OneRAttributeEval: 以OneR的方法论来评估属性 PrincipleComponents: 进行主成分的分析和转换 ReliefAttributeEval: 基于实例的属性评估器 SymmetricalUncertAttributeEval: 以对称不确定性为依据的属性评估 排序方法 Ranker: 按照属性的评估对它们进行排序