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粗糙集特征选择
粗糙集
理论
粗糙集
理论1
粗糙集
的特点与应用领域性质:
粗糙集
理论是一种处理不精确、不确定与不完全数据的新的数学方法。
GIS_JH
·
2023-03-29 03:04
概率论
算法
sofa公共自行车数量预测-XGBoost优化
1.数据预处理2.
特征选择
3.XGBoost参数优化4.误差测试数据预处理1.查看缺失值'''fromxgboostimportXGBRegressorimportpandasaspdimportnumpyimportnumpyasnptrain
69ae7603d0cc
·
2023-03-27 19:06
04-数据降维之
特征选择
"""降维:特征的数量注意:之前说的维度是数组的维度,和这里的维度不一样为什么要降维:去掉无用的特征,减少特征数量
特征选择
的原因:冗余:部分特征的相关度高,容易消耗计算性能噪声:部分特征对预测结果有影响降维的方式
jxvl假装
·
2023-03-26 20:32
【机器学习】
特征选择
(feature selection)
特征选择
当数据预处理完成后,我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。
Victorrrrr
·
2023-03-26 10:04
#Python3组数据挖掘实战总结 6、7章#
数据挖掘实战特征工程数据处理DatavsFeature列:特征从原始数据中提取特征供算法和模型使用特征越好,灵活性越强特征越好,模型越简单特征越好,性能越出色特征工程:数据处理统一量纲:标准化,归一化虚拟变量缺失值填充
特征选择
维度压缩
DrBear_smile
·
2023-03-25 12:03
机器学习面试题——特征工程
机器学习面试题——特征工程提示:互联网大厂常考的面试题目,笔试题目文章目录机器学习面试题——特征工程@[TOC](文章目录)题目特征工程有哪些数据预处理【数据怎么清洗】特征缩放特征编码
特征选择
特征提取特征构建遇到缺值的情况
冰露可乐
·
2023-03-25 07:54
机器学习
深度学习
特征工程
数据处理
互联网大厂面试笔试
机器学习算法/模型——特征工程
特征工程1.特征工程2.特征获取2.1特征提取2.2特征构造2.3特征生成(降维等)3.
特征选择
3.1两方面考虑:方差、相关性3.2
特征选择
方法1.特征工程对于机器学习来说,数据的重要性毋庸置疑,好比炒菜时的原材料直接决定了菜品的好坏
Robin_Pi
·
2023-03-25 07:09
机器学习(ML)
集成学习之Bagging和RF
一、什么是随机森林二、随机森林的两个随机三、随机森林算法过程四、为什么如此受欢迎五、随机森林算法的优缺点六、RF
特征选择
*****************************************
小小orange
·
2023-03-24 06:32
python之特征工程
天池AI学习-详情模型融合:天池AI学习-直播(干货)结合Scikit-learn介绍几种常用的
特征选择
方法-weepon的博客-CSDN博客使用sklearn做单机特征工程-一起大数据
钢能锅
·
2023-03-23 15:40
机器学习 | 吴恩达机器学习第三周学习笔记
machine-learning/home/welcome第三周PPT下载密码:8o4e上一篇博客主要介绍了第二周的课程的内容,包括多变量线性回归,使用梯度下降法求解多变量线性回归的实用技巧,特征缩放与模型
特征选择
并介绍了多项式回归
CoreJT
·
2023-03-21 07:58
林轩田机器学习
机器学习
逻辑回归
过拟合
正则化
吴恩达
特征工程
主要分为如下几点:数据理解数据清洗特征构造
特征选择
类别不平衡1.数据理解目的:探索数据,了解数据,主要在EDA阶段完成。2.数据清洗目的:提高数据质量,降低算法用错误数据建模的风险。
allen成
·
2023-03-20 11:04
遗传算法原理及案例解析
二、算法应用旅行商问题、求目标函数的全局最大值点问题、
特征选择
三、遗传算法求解步骤设定初始固定规模的种群,种群由每个个体组成,计算每个个体的适应度函数,
heda3
·
2023-03-20 07:47
机器学习
遗传算法
特征选择
最优化问题
GA
旅行商问题
数据挖掘笔记-1
第一章绪论1.1什么是数据挖掘KDD:KnowledgeDiscoveryinDatabase数据输入->数据预处理->数据挖掘->后处理->信息获取数据预处理包括:
特征选择
维归约规范化选择数据子集后处理包括
Track48
·
2023-03-18 07:30
数据挖掘
数据挖掘
七、降维
部分特征对预测结果有影响主要方法:1、Filter过滤式(VarianceThreshold)方差大小,考虑所有样本这个特征的数据情况2、Embedded嵌入式(正则化,决策树)3、Wrapper(包裹式)4、神经网络1数据降维之
特征选择
一闪一闪亮日日日日日日
·
2023-03-16 15:27
粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的
特征选择
(FS)(一)
前言:在机器学习中,离散化(Discretization)和
特征选择
(FeatureSelection,FS)是预处理数据的重要技术,提高了算法在高维数据上的性能。
人工智能遇见磐创
·
2023-03-14 14:43
机器学习专题:
特征选择
(R)
载入数据library(readr)#载入数据sampleTraits<-read_csv("2-datTraits_95.csv",col_names=T)#datExpr1<-read_csv("6-DEGset-95_DEseq_miRBAse_batch_scale.csv",col_names=T)#用于box#datExpr2<-read_csv("5-DEGset_95_DEseq_
挽山
·
2023-03-14 04:38
数据清洗和
特征选择
数据清洗和
特征选择
数据清洗和特征挖掘的工作是在灰色框中框出的部分,即“数据清洗=>特征,标注数据生成=>模型学习=>模型应用”中的前两个步骤。灰色框中蓝色箭头对应的是离线处理部分。
吃肉的小馒头
·
2023-03-11 18:34
机器学习
算法
机器学习
人工智能
PCA降维
当数据特征较多时,基本有两种方法:1PCA降维2FeatureSelection(
特征选择
)PCA降维PCA降维的思路:(假设从2维降到1维)image.png(红、蓝分别代表两个维度,叉叉代表样本)维度红
LZhan
·
2023-03-10 18:17
特征选择
的方法
特征选择
的好处便于理解和可视化数据,降低计算及存储压力,对抗维数灾难提高准确率,增加模型泛化能力;总结一三大主流方法:过滤式,包裹式,嵌入式;过滤式:对特征重要性(方差,互信息,相关系数,卡方检验)排序选择
闫阿佳
·
2023-03-10 01:43
数据预处理之归一化,标准化,数据降维之
特征选择
归一化以上为归一化的原理接下来将展示出归一化的代码fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalermm=MinMaxScaler()data=mm.fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,40],[75,3,13,46]])data打印结果为:如果将上述代码的**mm=MinMaxScaler()**改为mm=MinMaxSc
Thefan1
·
2023-03-01 07:13
数据预处理
机器学习
FRE 和 随机森林 特征重要性
#使用ref进行
特征选择
fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,Ridgefromsklearnimportsvmfromsklearn.feature_selectionimportRFElr
萌新待开发
·
2023-02-22 13:52
ᕦ
机器学习
ᕤ
1024程序员节
随机森林
特征
RFE
简单的数据分析
简单的数据分析-数据预处理_哔哩哔哩_bilibili的笔记数据预处理的常用流程:去除唯一属性,处理缺失值,属性编码,数据标准化正则化,
特征选择
,主成分分析。
ᝰꫛꪮꪮꫜ748
·
2023-02-22 02:19
java
数据库
前端
R语言
特征选择
方法——最佳子集回归、逐步回归|附代码数据
p=5453最近我们被客户要求撰写关于
特征选择
方法的研究报告,包括一些图形和统计输出。
·
2023-02-20 22:04
R语言
特征选择
方法——最佳子集回归、逐步回归|附代码数据
p=5453最近我们被客户要求撰写关于
特征选择
方法的研究报告,包括一些图形和统计输出。
·
2023-02-20 22:04
数据预处理1:无量纲化especially for Scaler
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
的各种方法的实践模块decomposition:包含降维算法
Aksinia
·
2023-02-17 16:10
机器学习技法
python
实例(1)——特征工程
前言:机器学习工程师一半的时间花在数据的清洗、
特征选择
、降维等数据处理上面,下面就以邮件过滤系统为例,介绍一下机器学习模型构建前的一些非常重要的工作。
飘涯
·
2023-02-17 12:11
【应用】【正则化】L1、L2正则化
L1正则化的作用:
特征选择
从可用的特征子集中选择有意义的特征,化简机器学习问题。
八号线土著
·
2023-02-17 00:41
机器学习
正则化
L1正则化和L2正则化
从数学的角度来说,加正则化项就相当于加约束条件,加了约束条件使很多的参数分量wi=0w_i=0wi=0(相当于
特征选择
)从而降低模型复杂度,也就是防止因为参数过多导致的过拟合现象机器学习内容Lp
二胖_pro
·
2023-02-17 00:39
ML
机器学习
正则化
python
人工智能
深度学习
特征选择
——TF-IDF原理以及利用其进行特征筛选
TF-IDF原理以及利用其进行特征筛选原理TF-IDF即termfrequency-inversedocumentfrequency,词频-逆文本频率TF词频:容易理解,频率高能够在一定程度上反应该词的重要性.IDF逆文本频率:若某一个词在所有文本中都出现,或出现的频率过高,则也有可能是虚词这种重要性不高却频率很高的词,此时单纯依靠词频来判断词的重要性就不可靠了.所以引入了IDF逆文本频率这一个量
sherpahu
·
2023-02-07 13:06
机器学习
机器学习-特征工程 基础知识总结
特征工程包括【特征构造】【数值处理】【
特征选择
】1.【特征构造】数据和特征决定了机器学习的上限:切片静态特征,切片聚合特征,时序聚合特征2.
yamgyutou
·
2023-02-07 11:48
机器学习
XGBoost feature importance特征重要性-实战印第安人糖尿病数据集
如何使用XGBoost计算的特征重要性进行
特征选择
。梯度提升中的特征重要性使用梯度提升
python机器学习建模
·
2023-02-07 11:37
python生物信息学
python
机器学习
糖尿病
xgboost
特征重要性
机器学习入门 --- 集成算法
(x)f(x)=\frac{1}{M}\sum_{m=1}^{M}f_m(x)f(x)=M1m=1∑Mfm(x)全称:BootstrapAggregation经典代表算法:随机森林随机:数据采样随机,
特征选择
随机数据采样随机
六之
·
2023-02-06 21:53
python
机器学习
算法
决策树
机器学习
随机森林------random forest
主要总结下三种
特征选择
的优缺点。ID3基于信息增益做
特征选择
,所以很容易受到某一特征特征值数量的干扰。信息增益会偏向于属性值多的那一个属性。所以C4.5采用了信息率作为
特征选择
的标准。
独步计院
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2023-02-06 19:01
机器学习
随机森林
特征选择
bootstrap
机器学习
算法
数据处理的部分方法
诊断数据异常值,并进行剔除③主成分分析、线性判别分析、局部保留投影等作用:用于多维数据的降维处理(比如一个二维的数据,我现在只想要一维或者其中的一部分)④均值,方差分析,协方差分析等统计方法作用:数据截取或
特征选择
Record growth...
·
2023-02-06 10:12
数学建模
聚类
算法
特征选择
特征选择
和降维计算一样,都能有效的减轻维数灾难问题,事实上,
特征选择
和降维计算是处理高维数据的两大主流技术什么是
特征选择
对于一个学习任务来说,给定属性值,其中有些属性很关键、很有用,另一些属性则可能没什么用
LY豪
·
2023-02-06 08:53
影像组学ibex_影像组学技术方法
来源:放射学实践作者:史张、刘崎影像组学概念从影像图像中提取的全部特征就是“影像组学”,而通过
特征选择
后所挑选出那些具有预测价值特征集合通常被称为“影像组学标签(radiomicsignature)”。
雷头东
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2023-02-05 21:26
影像组学ibex
特征选择
方法之主成分分析
为什么要进行
特征选择
?
彭祥.
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2023-02-05 15:32
学习记录
python
机器学习
sklearn
机器学习算法:
特征选择
神器FeatureSelector
转载自:https://www.itcodemonkey.com/article/5560.html来自:优达学城Udacity(微信号:youdaxue),作者:WilliamKoehrsen,译者:之肴FeatureSelector完整的代码放在GitHub上(https://github.com/WillKoehrsen/feature-selector),欢迎任何contributions
隐士飞猪
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2023-02-05 10:04
【机器学习】用户画像
用户画像-案例基于用户搜索关键词数据为用户打上标签(年龄,性别,学历)整体流程(一)数据预处理编码方式转换对数据搜索内容进行分词词性过滤数据检查(二)
特征选择
建立word2vec词向量模型对所有搜索数据求平均向量
♚人间海
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2023-02-05 07:53
python
机器学习
使用谱聚类(spectral clustering)进行
特征选择
在本文中,我们将介绍一种从相关特征的高维数据中选择或提取特征的有用方法。谱聚类是一种基于图论的聚类方法,通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类,从而达到对样本数据聚类的目的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维,然后在低维空间用其它聚类算法(如KMeans)进行聚类本文使用2021-2022年常规赛NBA球员的赛季数据。从特征之间的相关矩阵中绘制一个图表,显示可能相似的特征组,然后将
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2023-02-04 11:12
人工智能机器学习聚类特征提取
数据分析-task 2(特征工程)
task2任务要求特征衍生特征挑选:分别用IV值和随机森林等进行
特征选择
……以及你能想到特征工程处理使用IV值
特征选择
defcalcWOE(dataset,col,target):#对特征进行统计分组subdata
简书Sandra
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2023-02-04 08:40
To Cognize is to Categorize: Cognition is Categorization
1、重新编码和
特征选择
有两种增强分类能力的方法。其一是增加对事物认识的维度,有联觉的人因为可以对事物从多个感觉进行识别,所以其分类能力高。但其局限性在于每个维度都无法达到单一维度的精确率。
辰_123
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2023-02-04 01:04
信用评分卡建模:样本不均衡处理方法总结
样本不均衡会在
特征选择
,模型训练,评估指标等环节均产生严重影响,降低模型性能。本文依次从数据层,算法层和模型评估层介绍样本不均衡的处理方法。一数据层1.数据层下采样方法1)随机下采
小·幸·运
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2023-02-03 16:49
机器学习
评分卡模型
机器学习
特征:什么是特征和
特征选择
?
后面是正文,关于特征和
特征选择
的几种方式!在machinelearning(机器学习)中,特征工程是重中之重,我们今天就来简单介绍一下特征工程里面
MXuDong
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2023-02-03 14:59
机器学习/深度学习
特征工程
【特征工程】重要特征识别理论(特征筛选)
文章目录前言一、
特征选择
过程二、
特征选择
方法1.过滤式选择2.包裹式选择3.嵌入式选择三、特征重要性前言 从众多影响因素中识别出重要因素的过程可以视为一个
特征选择
过程。
Bigdataxy
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2023-02-03 14:50
特征工程
python
人工智能
数据挖掘
笔记——机器学习入门
文章目录机器学习概述什么是机器学习机器学习算法分类机器学习开发流程机器学习框架数据集获取获取sklearn自带数据集的方法数据集划分特征工程特征工程步骤:特征提取特征预处理归一化标准化(常用这种方式无量纲化)特征降维
特征选择
主成分分析
小佘要加油
·
2023-02-02 10:00
机器学习
python
人工智能
粗糙集
概念
要想了解
粗糙集
合论的思想,我们先要了解一下什么叫做知识?假设有8个积木构成了一个集合A,我们记:A={x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8},每个积木块都有
We2sWing
·
2023-02-01 12:05
特征选择
技术总结
本文还可以帮助你解答以下的面试问题:什么是
特征选择
?说出特性选择的一些好处你知道哪些
特征选择
技巧?区分单变量、双变量和多变量分析。我们能用PCA来进行
特征选择
吗?
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2023-02-01 11:40
python 英语分词_基于Python NLTK库进行英文文本预处理
具体流程包括文本分词、去除停用词、词干抽取(词形还原)、文本向量表征、
特征选择
等步骤,以消除脏数据对挖掘分析结果的影响。本文仅针对英文文本,中文文本暂时还没有研究过。
weixin_39801356
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2023-02-01 08:36
python
英语分词
主成分分析
在有限的数据集下,过高的数据维数会导致维度灾难;降维的方法包括特征提取和
特征选择
;主成分分析是将原始共线性的特征转化为相互正交的特征,从而实现特征提取。
李奕辰的爸爸
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2023-02-01 05:20
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