#特征选择第2页

决策树

特点if-then的集合损失函数最小化可读性，速度快启发式解决NP完全问题信息增益特征选择通过信息增益：熵：（2或者e为底），熵越大，随机变量的不确定性越大。

Mr_Stark的小提莫·2024-02-01 11:12

vit细粒度图像分类（五）TransFC学习笔记

首先，利用外部注意力取代原Transformer模型中的自注意力，通过捕获样本间相关性提升模型的特征提取能力；其次，引入特征选择模块筛选区分性特征，去除冗余信息，加强特征表示能力；最后，引入融合的多元

无妄无望·2024-01-31 18:40

一文讲透Python机器学习特征选择角度的卡方检验

机器学习特征选择角度的卡方检验是计算特征变量与响应变量之间的χ2统计量。χ2统计量越大，则特征变量与响应变量之间独立的概率就越小，相关性就越大。因此，χ2统计量大的特征变量将会被优先选择用于预测。

数据科学作家·2024-01-31 18:52

李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码

目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法（classificationandregressiontree）

詹sir的BLOG·2024-01-31 08:20

特征选择综述论文阅读笔记

一特征选择（featureselection）的简介我们现在正处在大数据的时代，大量的高维数据在各种领域中无处不在，如社交媒体、医疗保健、生物信息学和在线教育。

wyn20001128·2024-01-31 01:23

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树

文章目录第5章决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2特征选择5.2.1特征选择问题5.2.2信息增益

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:20

为什么使用一堆决策树（随机森林）

减少过拟合风险:随机森林通过对每个决策树进行随机特征选择和自助采样，减少了每个决策树过拟合的风险。

Recursions·2024-01-30 14:49

【机器学习笔记】1 机器学习概念

深度学习实现机器学习的一种技术机器学习的范围机器学习可以解决给定数据的预测问题，包括✓数据清洗/特征选择✓确定算法模型/参数优化✓结果预测）不能解决：x大数据存储/并行计算x做一个机器人机器学习的发展史总的来说

RIKI_1·2024-01-28 10:25

Scikit-Learn 高级教程——高级特征工程

本篇博客将深入介绍在Scikit-Learn中进行高级特征工程的一些常见技术，包括多项式特征、交互特征、特征选择和特征转换等，并提供详细的代码示例。

Echo_Wish·2024-01-28 04:45

【特征工程】特征选择及mRMR算法解析

姓名：崔少杰学号：16040510021转载自：http://www.jianshu.com/p/04d965e35b6d=有修改【嵌牛导读】：mRMR可认为是最大化特征子集的联合分布与目标变量之间依赖关系的一种近似。【嵌牛鼻子】：特征工程、mRMR算法【嵌牛提问】：不同模型有不同的特征适用类型？【嵌牛正文】：特征子集的搜索：（1）子集搜索问题。比如逐渐添加相关特征（前向forward搜索）或逐渐

随心所欲_7b32·2024-01-27 09:56

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择这里特征选择我采用了三种方法，基于方差阈值，主成分分析和ExtraTreesClassifier这三种方法进行特征选择，最后通过比较同一个模型的准确率和召回率来确定最后的一些特征

m0_51876286·2024-01-26 20:15

第二章多变量线性回归

因此，需要进行特征选择或降维处理，以去除冗余特征或减少特征间的相关性。其次，不同特征的尺度或量纲可能不同，需要进行归一化或标准化处理，以使所有特征都

清☆茶·2024-01-26 06:09

机器学习笔记02：特征工程

.特征工程定义2.数据的特征抽取：1.字典特征抽取：2.文本特征抽取：3.tf-df分析问题3.特征预处理1.特征处理的方法：1.数值型数据：标准缩放：2.类别型数据：3.事件类型：4.数据降维：1.特征选择

fafagege11520·2024-01-25 09:12

基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法的matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1KNN分类器基本原理4.2特征选择的重要性4.3蝗虫优化算法（GOA）5.完整程序1.程序功能描述基于蝗虫优化的KNN

软件算法开发·2024-01-25 03:00

sklearn中级教程——特征选择

sklearn中级特征选择教程在机器学习中，特征选择是一个重要的步骤，它可以帮助我们从原始数据中选择出最具预测性能的特征，以提高模型的准确性和效率。

Echo_Wish·2024-01-22 01:11

机器学习-决策树-异常检测-主成分分析

通过多层判断区分目标所属类别本质：通过多层判断，从训练数据集中归纳出一组分类规则优点：计算量小，运算速度快易于理解，可清晰查看个属性的重要性缺点：忽略属性间的相关性样本类别分布不均匀时，容易影响模型表现决策树求解问题核心：特征选择

小旺不正经·2024-01-21 08:02

好钢用在刀刃上：降维学习

编程回忆录·2024-01-20 20:50

【python】数据挖掘分析清洗——特征选择（特征筛选）方法汇总

目录前言一、过滤法1.1基于方差1.2相关系数二、包裹式2.1随机森林2.2XGBoost重要性分析2.3SFS序列前向选择算法（SequentialForwardSelection）三、嵌入式3.1SVC总结本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_47058355/article/details/130400400?spm=1001.2014.3001.5501数据挖

程序员老冉·2024-01-20 16:41

机器学习---特征选择与稀疏学习

三月七꧁ ꧂·2024-01-19 11:51

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

引言1数据预处理2数据集增强3特征选择4模型选择5模型正则化与泛化6优化器7学习率8超参数调优9性能评估与模型解释引言在非时间序列的回归任务中，深度学习和机器学习都是常用的方法。

Better Bench·2024-01-19 07:23

特征工程之特征选择

特征选择的目标构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质，此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释；特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是去逼近这个上限

北航程序员小C·2024-01-18 12:52

大语言模型系列-word2vec

word2vec的训练机制1.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列-总述已经提到传统NLP的一般流程：创建语料库=>数据预处理=>分词向量化=>特征选择

学海一叶·2024-01-18 08:39

基于协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）的高效特征选择

特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征，以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征，同时减少不必要的特征。

deephub·2024-01-18 02:14

风控算法大赛解决方案分享

01项目总体思路本文将为您介绍我们在数据处理过程中所采用的方法，从数据清洗到特征工程再到特征选择，最终进行模型设计与分析。在

风控小兵突击·2024-01-17 23:29

决策树的分类

概念决策树是一种树形结构树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果决策树的建立过程1.特征选择：选取有较强分类能力的特征。

码农zz·2024-01-17 23:13

数据处理和特征工程（二）

4.特征选择一般有四种方法用来选择特征：过滤法、嵌入法、包装法、降维算法4.1Filter过滤法**根据统计检验的分数和相关性指标来选择特征，完全独立于各种机器学习算法4.1.1方差过滤VarianceThreshold

于饼喵·2024-01-17 22:23

速通——决策树（泰坦尼克号乘客生存预测案例）

一、决策树1、概述树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果2、建立过程1.特征选择：选取有较强分类能力的特征。

小林打怪中·2024-01-17 12:12

机器学习：08. sklearn中的特征选择feature_selection

特征选择概念：就是从所有的特征中，选择出有意义，对模型有帮助的特征，以避免必须将所有特征都导入模型去训练的情况。特征选择常用的方法有：过滤法，嵌入法，包装法，和降维算法。

医学小白学生信·2024-01-17 04:40

互联网加竞赛基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价

Mr.D学长·2024-01-16 21:38

机器学习-集成学习XGBoost

文章目录前言基本原理常见应用特征选择参数调整XGBoost优缺点模型集成并行计算代码结论前言XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种流行的机器学习算法，用于解决各种预测问题

太阳是白的·2024-01-16 07:16

基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析

基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析摘要1.业务理解2.数据理解和处理2.1特征理解2.2数据基本情况2.3特征相关性分析3.酒店客户流失预测模型构建和评估

OverlordDuke·2024-01-15 19:18

Intel-ML笔记03 正则化和特征选择

L2).pngLassoRegression(L1)LassoRegression(L1).pngElasticNetRegularizationElasticNetRegularization.png特征选择正则化通过缩小特征的

SilentDawn·2024-01-14 18:40

GEE机器学习——利用最短距离方法进行土地分类和精度评定

2.特征选择：根据问题的特点选择合适的特征，并对特征进行预处理（如归一化、标准化等）。3.计算距离：

此星光明·2024-01-14 09:44

如何对多元线性回归模型调参？

然而，仍有一些关键步骤和技巧可以用于优化多元线性回归模型的性能：特征选择移除无关特征：通过分析特征与目标变量的关联度，移除与目标变量关联度低的特征。

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

【人工智能Ⅰ】实验11：支持向量机

（1）可针对这些特点对图像的颜色、纹理、形状进行分析，从而进行特征选择与提取；（2）也可以尝试不提取特征，直接将图像作为输入，对比效果；（3）

MorleyOlsen·2024-01-12 21:26

数据特征工程 | PSO粒子群算法的特征选择原理及python代码实现

在特征选择问题中，PSO可以用于选择最佳的特征子集，从而提高模型的性能和效果。PSO的特征选择原理如下：表示特征子集：PSO中的每个粒子表示一个特征子集，其中每个维度对应一个特征。

算法如诗·2024-01-12 10:47

如何通过分类数据执行特征选择？

作者|JasonBrownlee编译|CDA数据分析师特征选择是识别和选择与目标变量最相关的输入特征子集的过程。

CDA·数据分析师·2024-01-12 06:07

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择

小艳加油·2024-01-12 06:37

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择

WangYan2022·2024-01-12 06:02

决策树回归（Decision Tree Regression）

特征选择：选择用于构建决策树的特征

草明·2024-01-11 23:27

Python清理数据的常用方法总结

目录1、数据预览2、缺失值处理3、异常值处理4、数据类型转换5、重复值处理6、数据标准化7、特征选择8、处理类别数据总结在数据科学和机器学习领域，数据清理是一个非常重要的步骤。

傻啦嘿哟·2024-01-11 23:00

Pytorch 基于Minst手写字的自编码去噪

去噪可以集中在清理旧的扫描图像上，或者有助于癌症生物学中的特征选择。噪音的存在可能会混淆疾病的识别和分析，从而导致不必要的死亡。因此，医学图像去噪是一项必不可少的预处理技术。

奶奶滴,为什么不学java·2024-01-11 21:26

互联网加竞赛基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2024-01-11 09:54

实战美年健康AI大赛之二_相关问题与思考

说出来可能有人不信，我只用了五折的lightgbm，参数都没怎么调，去缺失值，去噪，特征选择，归一化，模型融合，目前为止都没做，所有时间都花在NLP上了，其中很多试尝还在进行中，还未加入模型，

xieyan0811·2024-01-10 16:58

第三节

非参数学习算法：缓解对于特征选择的需求--局部加权回归算法（线性回归算法是一种参数学习算法，参数学习算法是使用固定数目的参数来进行数据拟合的算法。）

piziyang12138·2024-01-10 10:33

机器学习--决策树

机器学习--决策树一、概览二、理论知识2.1决策树模型与学习2.1.1决策树模型2.1.2决策树与if-then原则2.1.3决策树学习2.2特征选择2.2.1特征选取问题2.3决策树的生成2.3.1ID3

Anonymous&·2024-01-08 19:37

2021-07-07 ValueError: Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets

做基于树的特征选择时遇到这个错误：“ValueError:Classificationmetricscan'thandleamixofbinaryandcontinuoustargets”经过检查，是一个分类任务

阿酒88·2024-01-08 13:04

机器学习简单概念和pytorch代码-2

它包括以下几个主要步骤：特征选择：从现有的特征集中选择最重要的特征，以减少维度并提高模型的效率。特征提取：将原始

Persistence is gold·2024-01-08 06:11

决策树模型

决策树有很多类型，基本的有ID3决策树，C4.5决策树，CART决策树，他们主要经过三个步骤，特征选择，生成决策树，决策树剪枝。

歌者文明·2024-01-07 11:38

基于Java的人工智能与机器学习初探

Java在AI和机器学习中的应用Java可以广泛应用于人工智能和机器学习应用程序的开发中，包括数据预处理、特征选择、模型训练和评估等。

naer_chongya·2024-01-07 03:30

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