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随机森林的REF递归特征消除法来筛选特征（python实现不依赖sklearn)

随机森林的REF递归特征消除法是一种基于模型的特征选择方法。它通过构建随机森林模型，并反复训练模型来评估每个特征的重要性，从而递归地消除不重要的特征。

酒与花生米·2023-04-21 06:19

单细胞转录组数据分析课件||3. Normalization of scRNA-seq data

特征选择的几种方法urlThislecturebyHeliPessa(UniversityofHelsinki)ispartofthecourse"SinglecellR

周运来就是我·2023-04-20 20:09

消费金融信用评分卡(A卡) Python建模实践项目

结合信用评分卡的建立原理，从数据的预处理、变量选择、建模分析到创建信用评分，创建了一个简单的信用评分系统进行在贷前风险控制;以最大收益化放款给用户流程：(一):导入数据(二):数据预处理(三):探索分析(四):特征选择

chfing·2023-04-20 19:31

如何进行变量筛选和特征选择(二)？最优子集回归

01模型简介最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。如m个自变量会拟合2m-1个子集回归方程,然后用回归方程的统计量作准则(如交叉验证误差、Cp、BIC、调整R2等指标)从中挑选。采用的R包是leaps，函数是regsubsets()。结合一个线性回归的例子，和大家分享一下如何运用R软件实现最优子集回归。02加载数据加载包和

小易学统计·2023-04-20 19:07

机器学习：基于心脏病数据集的XGBoost分类预测

目录一、简介原理：二、实战演练1.数据准备2.数据读取/载入3.数据预处理4.可视化处理5.对离散变量进行编码6.模型训练与预测7.特征选择8.通过调整参数获得更好的效果核心参数调优网格调参法一、简介XGBoost

牛大了2023·2023-04-19 18:16

【GetFeature】返回来自数据源的特征选择，包括几何和属性值

GetCapabilities生成描述服务器提供的WFS服务以及有效的WFS操作和参数的元数据文档DescribeFeatureType返回WFS服务支持的要素类型的描述GetFeature返回来自数据源的特征选择

m0_70522111·2023-04-19 02:36

基于超图的多模态特征选择算法及其应用

一、题目：基于超图的多模态特征选择算法及其应用二、论文概述：利用传统机器学习方法，提出一种多模态特征选择算法，将每组模态当作一组任务，首先利用L2，1范数进行特征选择保证不同模态相同脑区的特征被选中，然后通过嵌入超图技术刻画样本与样本之间的高阶信息

工藤新一11111·2023-04-19 00:47

sklearn中的数据预处理和特征工程

sklearn六大板块中有两块都是关于数据预处理和特征工程的*模块preprocessing：几乎包含数据预处理的所有内容*模块Impute：填补缺失值专用*模块feature_selection：包含特征选择的各种方法的实践

Punster_c94b·2023-04-17 21:22

4.一个完整的机器学习项目步骤

涉及到numpy、pandas3、特征预处理与特征选择良好的数据要能够提取良好的特征才能真正发挥数据的效力。特征预处理、数据清洗是很关键的步骤，往往能够使算法的效果和性能得到显著提升，归一

温旧酒一壶~·2023-04-17 20:03

Matlab群体智能优化算法之巨型睡莲优化算法(VAO)

提出的算法在10个优化问题上进行了测试：最小生成树、枢纽位置分配、二次分配、聚类、特征选择、回归、经济调度、并行机器调度、颜色量化和图像分割，并与传统算法和生物启发算法进行了比较。

勉为其难免免·2023-04-17 19:50

分类和回归

分类学习器分类树判别分析朴素贝叶斯最近邻支持向量机分类分类集成广义加性模型神经网络增量学习用于分类的半监督学习可解释性特征选择和超参数调整可能会产生多个模型。您

zashizhi3299·2023-04-17 15:51

机器学习概述

数据预处理：数据收集后，需要对数据进行清洗、去除异常值、缺失值处理、特征选择等

Better Me·2023-04-16 10:15

python-sklearn岭回归与LASSO回归模型（套索）代码实操

python-sklearn岭回归与lasso回归模型代码实操前言一、岭回归1.岭回归介绍2.代码实现3.岭回归参数调整4.岭迹分析，可视化分析二、LASSO回归1.LASSO回归介绍2.代码实现ps.Lasso回归的特征选择

一抹light·2023-04-16 07:15

《统计学习方法》——第五章、决策树的构造及其算法（下）

第二版——个人笔记南来的北往的，走过路过千万别错过，错过本篇，“精彩”可能与您失之交臂laTripleattack(三连击):Comment,LikeandCollect—>Attention文章目录特征选择特征选择问题信息增益熵条件熵

王者与CV·2023-04-15 15:46

决策树

决策树学习通常包括三个步骤，特征选择，决策树生成，决策树修剪。决策树模型分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的

小路子好·2023-04-15 04:33

机器学习面试

1.1.2logisticsregression对数几率回归1.1.3感知机1.2SVM1.2.1SVM支持向量机1.2.2SVR1.3朴素贝叶斯1.4聚类1.4.1KNN1.4.2原型聚类1.5决策树1.5.1原理1.5.2特征选择

27878678678·2023-04-15 01:32

数据挖掘入门

目录前言简介挖掘对象挖掘步骤分析方法常用算法神经网络法决策树法遗传算法粗糙集法模糊集法关联规则法面对的挑战前言不知不觉就步入了研究生的大门，蓦然回首，大学四年时光如流水，正如歌词唱的那样，转眼就各奔东西

CLubiy·2023-04-14 15:45

【数据分析】— 特征工程、特征设计、特征选择、特征评价、特征学习

【数据分析】—特征工程特征工程是什么？(FeatureEngineering)特征工程的意义特征工程的流程特征的设计从原始数据中如何设计特征？基本特征的提取创建新的特征函数变换特征独热特征表示One-hotRepresentation数据的统计特征TF-IDF（词频-逆文档率）如何找到关键特征（词）？计算TF-IDFTF-IDF（词频-逆文档率）—应用特征组合：构造高阶特征举例：第二届“中国高校计

之墨_·2023-04-14 13:00

基于python的决策树原理及其实现

决策树的构建过程可以分为三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。特征选择：在构建决策树时，需要选择一个最佳的特征作为节点进行划分。

清纯世纪·2023-04-13 22:58

使用 sklearn 的特征工程

文章目录特征工程数据预处理特征处理特征降维特征选择线性降维特征工程特征工程的处理流程为：去掉无用特征、去掉冗余特征（如共线性特征）利用存在的特征、转换特征、内容中的特征以及其他数据源生成新特征对特征进行转换

Air浩瀚·2023-04-13 18:59

python与机器学习

2、特征选择与模型构建：问题定义及特征选取3、评估与预测：定性还是定量？如何改进？

Bill_cc74·2023-04-12 08:50

特征选择过滤器 - f_classif（计算提样本的ANOVA F值）

官网：sklearn.feature_selection.f_classif关于f_classif的数学知识参考：Sklearn中的f_classif和f_regressionsklearn.feature_selection.f_classif（X，y）计算提供的样本的ANOVA（方差分析）F值。参数说明Parameters----------X：{array-like,sparsematrix

壮壮不太胖^QwQ·2023-04-12 08:47

特征选择过滤器 - mutual_info_regression（连续目标变量的互信息）

文章目录函数参数说明函数sklearn.feature_selection.mutual_info_regression(X,y,discrete_features='auto',n_neighbors=3,copy=True,random_state=None)估计一个连续目标变量的互信息。两个随机变量之间的互信息（MI）是非负值，用于衡量变量之间的依存关系。当且仅当两个随机变量是独立的，并且等

壮壮不太胖^QwQ·2023-04-12 08:47

特征选择之Fisher Score算法思想及其python代码实现

一、算法思想1、特征选择特征选择是去除无关紧要或庸余的特征，仍然还保留其他原始特征，从而获得特征子集，从而以最小的性能损失更好地描述给出的问题。

亨少德小迷弟·2023-04-12 08:46

机器学习基础理论学习笔记（8）特征选择（feature selection）（一）

后续会出文机器学习基础理论学习笔记（8）特征选择（featureselection）（二）将分类问题和回归问题分开总结。

Tony Einstein·2023-04-12 08:42

如何进行高维变量筛选和特征选择(一)？Lasso回归

01模型简介随着海量电子病历的挖掘，影像学、基因组学等数据进入医学统计分析，经常会面临对高维变量特征选择的问题，Lasso回归是在线性回归模型的代价函数后面加上L1范数的约束项的模型，它通过控制参数lambda

小易学统计·2023-04-12 03:24

正则化

1范数和0范数可以实现稀疏，实现特征选择。L1因具有比L0更好的优化求解特性而被广泛应用。L2防止过拟合。一定程度上，L1也可以防止过拟合。L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。

yz_wang·2023-04-11 21:18

CART分类树算法的最优特征选择

在ID3算法中使用信息增益来选择特征，信息增益大的优先选择。在C4.5算法中，采用了信息增益比来选择特征，以减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的，这里面会涉及大量的对数运算。能不能简化模型同时也不至于完全丢失熵模型的优点呢？CART分类树算法使用基尼系数来代替信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，特征越好。这

张荣华_csdn·2023-04-11 14:41

Cart分类树算法之原理篇

CART生成决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程，对回归树用平方误差最小准则，对分类树用基尼指数最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。下面我只描述分类树的生成：分类树的生成分类树用基尼指数选择

happinesslz·2023-04-11 14:34

CART分类树算法

1.CART分类树算法的最优特征选择方法我们知道，在ID3算法中我们使用了信息增益来选择特征，信息增益大的优先选择。

吃肉的小馒头·2023-04-11 14:32

迁移学习概述(Transfer Learning)

迁移学习概述（TransferLearning）迁移学习概述背景定义及分类关键点基于实例的迁移基于特征的迁移特征选择特征映射基于共享参数的迁移深度学习和迁移学习结合Pre-training+Fine-tuningDANN

北木.·2023-04-09 23:58

Python机器学习：决策树2

昨天主要就是对决策树和信息增益进行了了解，今天继续来看：信息增益比：是信息增益与数据集再属性上的分布的熵的比值：如果一个属性的可能值数目多，那么使用信息增益进行特征选择的时候会获得跟大的收益，用信息增益比进行特诊选择会在一定程度上缓解这个问题

鲁智深坐捻绣花针·2023-04-08 14:05

数据挖掘的基础

目录数据挖掘一、数据挖掘理解二、数据准备1、缺失值处理2、异常值处理3、数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标

派大星先生c·2023-04-08 11:43

特征筛选之特征递归消除法及Python实现

特征递归消除法特征递归消除法（FeatureRecursiveElimination，简称RFE）是一种特征选择的算法，它通过反复训练模型，并剔除其中的弱特征，直到达到所需的特征数量。

M_Q_T·2023-04-08 03:18

（17）自动线性建模

2）能自动寻找对因变量重要性最大的自变量，舍弃重要性很小或不重要的自变量，我们不必去关心自变量，自动化的过程会根据数据的特征选择最佳的自变量。3、会自动进行离群值和缺失值的处理。

职场办公技能500强企业实战·2023-04-07 19:04

Python | 基于LendingClub数据的分类预测研究Part02——进一步分类研究+结论+完整详细代码

具体文章和数据集可以见我所发布的资源：发布的资源前半部分：Python|基于LendingClub数据的分类预测研究Part01——问题重述+特征选择+算法对比Python|基于LendingClub数据的分类预测研究

四口鲸鱼爱吃盐·2023-04-07 10:14

基于随机森林实现特征选择降维及回归预测（Matlab代码实现）

目录摘要：1.随机森林：2.随机森林的特征选取：3.基于Matlab自带的随机森林函数进行特征选取具体步骤（1）加载数据（2）首先建立随机森林并使用全部特征进行车辆经济性预测（3）使用随机森林进行特征选择

荔枝科研社·2023-04-06 19:07

Python | 基于LendingClub数据的分类预测研究Part01——问题重述+特征选择+算法对比

具体文章和数据集可以见我所发布的资源：发布的资源Python|基于LendingClub数据的分类预测研究Part01——问题重述+特征选择+算法对比零、问题重述&背景介绍0.1问题重述0.2背景介绍一

四口鲸鱼爱吃盐·2023-04-05 20:12

基于KNN的网络流量异常检测研究

算法基于属性加权与距离加权组合加权的方法进行异常检测，其中使用随机森林算法进行特征选择并为特征赋予权重，样本距离采用高斯函数加权。最后采用KNN算

宋罗世家技术屋·2023-04-05 13:51

Python毕业设计大数据社交平台舆情分析可视化系统 - 数据爬虫

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前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

caxiou·2023-04-04 16:23

R: 距离，聚类，建树

R有自己的计算样本距离(dist)和聚类(hclust)的方法/函数，各自包含多种算法据数据特征选择。另外在生态学vegan包vegdist函数也可计算距离，包含多种生态常用距离算法。

小白菜学生信·2023-04-04 15:17

机器学习笔记E5--决策树ID3、C4.5与CART

决策树思想特征选择信息增益与ID3信息增益率与C4.5基尼指数与CARTID3、C4.5与CART的对比决策树剪枝对连续值的处理对缺失值的处理多变量决策树两人去轩辕台路上遇雨，郭靖道：那么咱们快跑。

EL33·2023-04-04 07:35

数据挖掘(2.4)--数据归约和变换

目录1.数据归约1.1数据立方体聚合1.2特征选择1.3数据压缩1.4其他数据归约方法回归分析直方图聚类简单随机采样（SAS）2.数据离散化2.1基于信息增益的离散化2.2基于卡方检验的离散化2.3基于自然分区的离散化

码银·2023-04-02 17:17

css选择器

复合选择器：连续写在一起的简单选择器，针对元素自身特征选择单个元素。复杂选择器：由“（空格）”“>”“~”“+”“||”等符号连接的复合选择器，根据父元素或者前序元素检查单个元素。

sameen1900·2023-04-02 02:16

Sklearn学习笔记（三）

转化器(Transformer)用于对数据的处理，例如标准化、降维以及特征选择等，提供的函数大致是：fit(x,y):该方法接受输入和标签，计算出数据变换的方式。transform(x):根据已经计算

Sam_L·2023-04-01 17:22

【机器学习】3万字总结常用的特征选择方法（含源代码示例）

文章目录一、分类二、具体分类2.1FilterMethods2.1.1FilterMethods的分类2.1.2FilterMethods的具体介绍2.1.2.1方差选择法2.1.1.1.1示例1.实验一2.实验二3.实验三2.1.1.1.2优缺点2.1.2.2相关系数法2.1.1.2.1示例1.实验一2.实验二3.实验三2.1.1.2.2优缺点2.1.2.3卡方检验2.1.1.3.1示例1.实验

旅途中的宽~·2023-04-01 07:18

P4 【机器学习】多元梯度下降、特征选择、正规方程

目录1.多变量2.利用梯度下降处理多元线性回归函数，得到假设参数3.特征选择和多项式回归4.正规方程（区别于迭代方法的直接解法，求得θ的最优值）4.1正规方程介绍4.2梯度下降与正规方程比较优缺点1.多变量利用矩阵书写假设函数

张小怪的碗·2023-04-01 01:23

R-Seurat单细胞数据分析流程

Seuratstandardpipeline创建Seurat对象质控Normalization特征选择数据缩放线性降维维数选择细胞聚类非线性降维（UMAP/tSNE）鉴定差异表达特征（clustermarkers

尘世中一个迷途小书僮·2023-03-31 14:15

MongoDB架构

用户可以根据程序的数据特征选择不同的存储引擎,在最新版本的MongoDB中使用了WiredTiger作为默认的存储引擎，WiredTiger提供了不同粒度的并发控制和压缩机制，能够为不同种类的应用提供了最好的性能和存储率

biu~biu~biu_·2023-03-30 00:22

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