特征选择

吃瓜教程task03--决策树

按照划分准则（特征选择的评价标准）1.ID3决策树：信息增益2.C4.5决策树：增益率（ID3改良）3.CART决策树：基尼指数4.剪枝处理：解决过拟合决策树达到最纯净划分的目标需要进行：建树和剪枝1.
weixin_46512147·2023-10-26 22:42

机器学习——特征选择和降维(sklearn)

目录1.移除低方差特征1.1参数（Parameters）1.2应用1.3常用的方法2.单变量特征选择2.1SelectKBest2.1.1参数2.1.2常用的方法2.1.3应用2.2SelectPercentile2.2.1
AI AX AT·2023-10-26 10:36

特征工程－特征预处理

特征工程-DataPreProcessing（数据预处理）-FeatureExtraction（特征提取）-FeatureSelection（特征选择）-Featureconstruction（特征构造
maybelillian_gu·2023-10-26 00:02

基于机器学习与大数据的糖尿病预测 计算机竞赛

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·2023-10-25 14:16

基于Python制作一个动物识别小程序

目录引言研究背景目的与意义动物识别技术概述基本原理图像处理与特征提取机器学习与深度学习方法数据集与数据预处理数据收集与构建数据预处理步骤数据增强技术特征提取与选择基础特征提取方法特征选择与降维引言研究背景动物识别是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向
无语猫子·2023-10-25 08:41

基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统 计算机竞赛

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·2023-10-24 23:36

机器学习学习笔记 1 Bagging模型

每个基模型可以分别、独立、互不影响地生成最典型的代表就是随机森林随机：数据采样随机，特征选择随机森林：很多决策树并行放在一起由于二重随机性，使得每个树基本上都不会一样，最终的结果也会不一样之所以随机选择
锋锋的快乐小窝·2023-10-24 09:17

机器学习全套教程（五）-- 特征降维

Python爬虫人工智能教程：www.python88.cn编程资源网：www.python66.cn2.5特征降维学习目标目标知道特征选择的嵌入式、过滤式以及包裹氏三种方式应用VarianceThreshold
python爬虫人工智能大数据·2023-10-24 02:13

特征工程之特征选择(6)----降维算法PCA初探

文章目录维度的概念降维的目的：PCA的信息衡量指标----可解释性方差降维过程简述降维算法与前面的特征选择算法的区别sklearn中的降维算法示例导入相关库提取特征和标签降维探索降维后的数据总结维度的概念对于
iostreamzl·2023-10-24 02:43

特征选择与降维2--降维

特征选择与降维2–降维什么是降维？降维是通过获得一组基本上是重要特征的主变量来减少所考虑的特征变量的过程。
TKE_manman·2023-10-24 01:11

机器学习(3)--特征工程之数据降维

三、降维这里的维度指降低特征的数量【这里的降维不是指数组的维度】方式：1.特征选择2.主成分分析3.神经网络【之后补充，它也有降维的作用】1.特征选择特征选择原因冗余：部分特征的相关度高，容易消耗计算性能噪声
Ona_Soton·2023-10-24 01:09

数据集-特征降维

如果特征本身存在问题或者特征之间相关性较强，对于算法学习预测会影响较大1.2、降维的两种方式特征选择主成分分析（可以理解一种特征提取的方式）2、什么是特征选择2.1
靓仔写sql·2023-10-24 01:08

组间差异分析神器-STAMP | 分析技能

那么，该如何根据自己的数据特征选择不同的差异统计方法并获得相应的差异分析结果呢？今天将给大家介绍一款简单实用的组间差异分析软件-STAMP，而且该软件分析获得的图片可直接用于文章的发表。
斗战胜佛oh·2023-10-23 15:27

利用jupyter进行分类

数据准备：准备数据集，包括数据清洗、特征选择和标签编码。确保数据集包含特征（自变量）和目标变量（因变量）
猫一样的女子245·2023-10-22 13:31

NLP task3特征选择_文本挖掘预处理之TF-IDF

文本挖掘预处理之TF-IDFcorpus=[“IcometoChinatotravel”,“ThisisacarpoluparinChina”,"IloveteaandApple",“Theworkistowritesomepapersinscience”][u’and’,u’apple’,u’car’,u’china’,u’come’,u’in’,u’is’,u’love’,u’papers’,
沐漜·2023-10-22 12:53

这是一个小“废”贴

我的学习目录一，数据处理Pandas数据处理二，机器学习上课进度及练习应用部分生成自己的数据集广义线性模型交叉验证：评估估算器的表现计算f1_score数据降维特征选择集成学习1，k-邻近算法2，线性回归
壮壮不太胖^QwQ·2023-10-22 04:16

6. 常见降维算法原理与Python实现

常见方法2.1SVD2.2PCA2.3LDA2.4LLE2.5降维理解三、SVD3.1概念3.2原理3.3实现四、PCA4.1概念4.2原理4.4实现五、LDA5.1概念5.2原理5.3实现5.4小结六、特征选择与降维一
许久是混子·2023-10-21 22:47

“文心CV大模型” - VIMER-UFO论文报告

一文读懂“文心CV大模型”-VIMER-UFO1.论文背景：2.多任务特征优化2.1特征选择2.2特征融合如何求解W映射矩阵2.3模型架构超网3.训练一个多任务超级网络3.1UFO超级网络的架构和搜索空间
打羽毛球吗️·2023-10-21 06:22

协方差矩阵在深度神经网络怎么使用

在深度神经网络中，协方差矩阵可以在以下几个方面发挥作用：1.特征选择和降维：协方差矩阵的特征值和特征向量提供了数据的主要方向和主要变化的信息。
薛定谔的猫_大雪·2023-10-21 02:24

方法试用：基于强化学习提高EEG分类准确率的特征选择方法（完整代码）

2023/4/19-4/21脑机接口学习内容一览：这一篇文章主要建立在前文脑机接口随机森林判断睡眠类型与EEG前沿方法探索的基础上，尝试运用强化学习的方法来提高识别睡眠阶段的准确率，对前段时间强化学习的学习成果做一个总结。一、强化学习类详解这一部分主要详细讲述代码中强化学习类的部分，关于强化学习的相关知识可从视频吴恩达机器学习中获取。def__init__(self,n_states,n_acti
槿花Hibiscus·2023-10-21 02:45

与特征工程大战之特征选择

特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解介绍几种常用的特征选择方法，它们各自的优缺点和问题：1、去掉取值变化小的特征Removingfeatureswithlowvariance
csdnccfcsp·2023-10-21 02:44

特征工程的方法和步骤

.Leakage1.8.统计聚合1.9.自动化特征工程2.数据预处理2.1.无量纲化方法2.2.归一化2.3.定性特征One-hot/哑编码2.4.定量特征二值化2.5.缺失值填充2.6.数据变换3.特征选择
褚骏逸·2023-10-21 02:28

讲座回顾|2021/4/7|青源美团|CVPR 2021 预讲 · 美团专场，覆盖实例分割，图像分割，表情识别，特征选择和对齐...

讲座回顾|美团青源视觉2021/4/7讲座1、魏晓林，美团视觉智能中心负责人2、论文：End-to-EndVideoInstanceSegmentationwithTransformers3、论文：FeatureDecompositionandReconstructionLearningforEffectiveFacialExpressionRecognition4、论文：RethinkingBi
jg10000119·2023-10-20 11:28

Transwarp Hippo1.1一库搞定向量+全文联合检索，提升大模型准确率

然而，在一些实践场景中，对于向量数据库本身而言，单一使用向量检索会产生召回准确率不高的问题：对噪声和冗余信息敏感：若向量数据库中存在大量的噪声和冗余信息，则检索的准确率会降低；对特征选择的依赖：在向量检索
LCHub低代码社区·2023-10-20 09:58

【特征重要性揭秘：为什么同一个数据集会有不同结果】

特征重要性概要探寻特征选择的
落叶霜霜·2023-10-20 05:08

Python特征选择

1特征选择的目的机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。
金戈鐡馬·2023-10-20 05:31

【数据挖掘】2、数据预处理

文章目录一、数据预处理的意义1.1缺失数据1.1.1原因1.1.2方案1.1.3离群点分析1.2重复数据1.2.1原因1.2.2去重的方案1.3数据转换1.4数据描述二、数据预处理方法2.1特征选择FeatureSelection2.2
呆呆的猫·2023-10-19 22:41

数据预处理知识框架

数据可能存在的问题2.数据预处理步骤：2.1数据清洗阶段2.1.1缺失数据：2.1.2离群点2.1.3重复数据2.2数据转换阶段2.2.1采样2.2.2类型转换2.2.3归一化2.3数据描述阶段2.4特征选择阶段
小韭菜~·2023-10-19 22:09

Python手册(Machine Learning)--sklearn

降维：PCA、特征选择、矩阵分解等等。选型：网格搜索、交叉验证、度量。预处理：特征提取、标准化。scikit-learn(sklearn)官方文档中文
WilenWu·2023-10-19 11:22

Covariance Estimators协方差估计大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

这种关系有助于我们理解数据的分布，进而可以用于特征选择、降维、异常检测等多种机器学习任务。
Mr数据杨·2023-10-19 07:30

5-1特征提取的基本概念

特征提取的目的.PNG对特征的要求.PNG特征选择和特征提取的异同.PNG特征选择和特征提取的异同.PNG特征选择和特征提取的异同.PNG
游阿游·2023-10-18 15:03

特征选择__过滤型

过滤型--方差过滤法过滤方差较低的特征fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold#方差阈值selector=VarianceThreshold(threshold=2)selector.fit_transform(data)#每个特征的方差selector.variances_过滤型--##卡方检验考虑当前特征和目标特征的相关性,但是容
紫弟·2023-10-17 23:14

【halcon】halcon轮廓总结之select_contours_xld

简介这段文档描述了一个名为"SelectContoursXld"的操作，用于根据不同特征选择XLD（XLD是一种图像数据表示形式，表示轮廓线）轮廓。
code bean·2023-10-17 20:32

机器学习之变量选择

方差变量筛选（fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold）'''删除所有低方差特征的特征选择器。
半度、·2023-10-17 19:00

33 机器学习（一）:特征工程

DictVectorizerCountVectorizerTfidfVectorizer特征处理归一化MinMaxScaler标准化StandardScaler标准化和归一化的对比空值处理SimpleImputer特征选择过滤
Micoreal·2023-10-17 19:40

每天五分钟机器学习：如何解决过拟合问题？

2.特征选择：选择最相关的特征来训练模型，可以减少不相关的特征对模型的干扰。可以通过特征选
幻风_huanfeng·2023-10-17 11:49

掌握 Scikit-Learn: Python 中的机器学习库入门

的核心组件与结构安装与配置验证安装数据表示与预处理特征矩阵和目标向量数据处理估计器模型的选择思考问题的本质研究数据的分布判断任务的复杂性分类问题回归问题监督学习分类算法回归算法无监督学习模型的评估训练集和验证集分类模型评估回归模型评估特征工程特征选择特征提取概述机器学习
我是小白呀·2023-10-16 18:04

深入推荐引擎2：YouTube 视频推荐系统

深入推荐引擎2：YouTube视频推荐系统概述候选生成网络体系结构和功能表示训练排名网络特征选择架构迈向多任务排名系统多任务学习专家的多门混合学习选择偏差总结参考这篇博客将介绍YouTube视频推荐系统
程序媛一枚~·2023-10-16 01:19

边写代码边学习之Pycaret

PyCaret的一些关键特点和用途包括：1.自动化机器学习(AutoML)：PyCaret可以自动化机器学习中许多繁琐和耗时的任务，如数据预处理、特征选择、超参数调整、模型选择和评估。2.简化的工作流
茫茫人海一粒沙·2023-10-15 19:15

特征选择

1.连续型变量之间使用相关系数，离散型特征之间使用X2卡方检验特征和label之间相关性要高，特征之间相关性要低。2.决策树看特征的信息增益3.迭代增加删除看模型的准确率4.主成分分析/LDA降维
雨宝_f737·2023-10-15 18:58

lasso特征选择python_转：结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法-2

4.2平均精确率减少Meandecreaseaccuracy另一种常用的特征选择方法就是直接度量每个特征对模型精确率的影响。主要思路是打乱每个特征的特征值顺序，并且度量顺序变动对模型的精确率的影响。
weixin_39572764·2023-10-14 19:56

lasso特征选择python_特征选择怎么做？这篇文章告诉你

原标题：特征选择怎么做？
weixin_39632891·2023-10-14 19:56

lasso特征选择python_【译文】特征选择方法导论（如何选取合适的变量）

【译文】特征选择方法导论(如何选取合适的变量)作者SAURAVKAUSHIK译者钱亦欣引言我时常以参加竞赛的方式来磨练自己的机器学习技能，它能让你更清楚地了解自己的水平。
code commander·2023-10-14 19:56

python 特征选择卡方_特征选择

2020-01-10皮尔逊相关系数image.png衡量线性相关性，检查数据集里目标和数值特征之间皮尔逊相关系数的绝对值。根据这个准则保留前n个特征。defcor_selector(X,y,num_feats):cor_list=[]feature_name=X.columns.tolist()#calculatethecorrelationwithyforeachfeatureforiinX.c
段元朋·2023-10-14 19:26

lasso特征选择python_scikit-learn--Feature selection(特征选择)

去掉方差较小的特征方差阈值(VarianceThreshold)是特征选择的一个简单方法，去掉那些方差没有达到阈值的特征。默认情况下，删除零方差的特征，例如那些只有一个值的样本。
pj7u·2023-10-14 19:55

python文本特征选择,机器学习--特征选择（Python实现）

特征选择就是从原始特征中选取一些最有效的特征来降低维度,，提高模型泛化能力减低过拟合的过程，主要目的是剔除掉无关特征和冗余特征，选出最优特征子集；常见的特征选择方法可以分为3类：过滤式(filter)、
盈超农化·2023-10-14 19:55

特征选择 Python代码

本文利用python实现RFE特征选择、基于树模型的特征选择、lasso回归特征选择、Chi2特征选择、特征间相关性进行特征选择、IV值特征选择，K-S值特征选择。
nbszg·2023-10-14 19:54

sklearn机器学习：特征选择-Lasso

Lasso的核心作用：特征选择Lasso类的格式sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0,fit_intercept=True,normalize=False,precompute
Zen of Data Analysis·2023-10-14 19:16

数据特征选择 | Lasso特征选择（Python）

文章目录效果一览文章概述源码设计小结效果一览文章概述Lasso算法是一种经典的线性回归算法，被广泛应用于特征选择和降维问题。
算法如诗·2023-10-14 19:11

机器学习sklearn之数据预处理及特征选择

数据预处理归一化特点：通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1])之间当数据中几个特征同等重要时：进行归一化，目的是让某一个特征对最终结果不会造成更大的影响公式：x’=(x-min)/(max-min)注：作用于每一列，max为一列的最大值，min为一列的最小值,那么x’为最终结果sklearn归一化API:sklearn.preprocessing.MinMaxScalerMinMax
夜风晚凉·2023-10-14 08:22
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