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粗糙集特征选择
sklearn常用模块
文章目录一、数据集直接数据集构造数据集二、常用算法2.1分类模型2.2回归模型2.3聚类模型2.4降维模型2.5集成算法sklearn模型接口三、数据预处理数值特征处理类别特征处理四、
特征选择
五、模型处理和验证等六
anonymox
·
2020-11-14 00:36
#
——Python分析和挖掘库
Matlab实现随机森林、神经网络、Lasso回归
Lassolasso具有降维的功能，但区别于PCA，lasso直接减少特征数，做的是
特征选择
，PCA是通过空间转换将特征空间从高维空间转换到低维空间，是降维（PCA的缺点是丢失语意）。
某僧
·
2020-10-25 20:59
matlab
特征选择
方法汇总
文章目录什么是
特征选择
特征选择
的目的使用
特征选择
的前提
特征选择
的4个步骤
特征选择
的三个方法Filter(过滤法)定义分类优点缺点图示常用的过滤方法覆盖率方差选择法Pearson(皮尔森)相关系数卡方检验互信息法
每天净瞎搞
·
2020-10-24 22:38
机器学习
逐步回归选取特征及GAM模型的使用==college数据集（统计学习导论）
Content统计学习导论习题chapter7EX-10问题复现【问题分析一】逐步回归选取特征基于逐步回归分析的
特征选择
逐步回归分析的python实现【问题分析二】GAMGAM的python实现GAM模型
SIHENG HUANG
·
2020-10-23 11:10
数据挖掘
python
数据挖掘
使用Sklearn库学习数据预处理和特征工程
sklearn中的数据预处理和特征工程2，数据预处理Preprocessing&Impute2.1，数据无量纲化2.2，缺失值处理2.3，处理分类型特征：编码与哑变量2.4，处理连续型特征：二值化与分段3，
特征选择
理科男同学
·
2020-10-23 10:08
机器学习
数据预处理和特征工程
人工智能学习（总纲）
监督式学习人工智能简介-数据收集和增强机器学习机器学习（前篇）第一课机器学习（python基础算法库pandas与可视化库Matplotlib第二课机器学习-监督式学习第三课机器学习-模型泛化第四课机器学习-正则化和
特征选择
深度学习
易兒善
·
2020-10-11 06:09
2016 KDD CUP 大数据竞赛总结
主要工作：1、
特征选择
2、特征抽取3、分别使用了线性回归模型与LR模型对机构论文接收数量进行预测，计算研究机
Babyzpj
·
2020-10-10 13:40
《机器学习》（西瓜书）读书笔记（零）
章绪论第2章模型评估与选择第3章线性模型2.一些经典而常用的机器学习方法第4章决策树第5章神经网络第6章支持向量机第7章贝叶斯分类器第8章集成学习第9章聚类第10章降维与度量学习3.一些进阶知识第11章
特征选择
与稀疏学习第
吃饱睡好长高高
·
2020-10-08 11:41
西瓜书
机器学习
决策树
主要的区别在于其
特征选择
准则的不同。ID3算法
dingtom
·
2020-10-07 21:04
机器学习三：特征工程之
特征选择
（过滤式和包裹式）
这里写目录标题2、降维的两种方式使用
特征选择
的原因：
特征选择
的三种方法（重点前两种，只需学习前两种）
特征选择
的定义：过滤式低方差特征过滤：即删除低方差的一些特征皮尔逊相关系数（重点记忆值的）拓展scatter
三少的笔记
·
2020-10-05 18:40
机器学习中的易混知识点
零基础入门金融风控-贷款违约预测-Task3 特征工程
零基础入门金融风控-贷款违约预测特征工程数据预处理1.引入数据2.缺失值填充3.对象类型变量处理4.类别变量处理5.异常值处理6.数据分桶7.
特征选择
Filter赛题链接地址进度安排特征工程特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程
OOzhao
·
2020-09-21 22:06
Datawhale
数据挖掘
特征工程——
特征选择
一、
特征选择
–与降维的差异相同点：效果一样，都是试图减少数据集中的特征数目不同点：方法不同降维：通过对原特征进行映射后得到新的少量特征，带到降维目的
特征选择
：从原特征中选择出对模型重要的特征子集，达到降维的目的
SongpingWang
·
2020-09-17 14:41
机器学习—算法及代码
特征工程——
特征选择
（Feature Selection）
特征选择
是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。
特征选择
能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。
weixin_43576422
·
2020-09-17 13:02
机器学习
深度学习
机器学习
python
特征选择
（feature_selection）
特征选择
是特征工程重要的一环，sklearn能帮我们实现多种
特征选择
的方法，现在来做一个总结。首先导入原始数据，建模并计算KS，以KS作为
特征选择
后模型的效果对比。
htbeker
·
2020-09-17 11:48
机器学习
机器学习：
特征选择
之 Filter ：Relief方法
Relief
特征选择
方法是一种filter方法。filter方法的过程如下：下面结合论文[1]谈下Relief算法。
我很平凡的
·
2020-09-17 11:05
特征选择-机器学习
【特征工程】
特征选择
Feature Selection
正好在写这部分，就顺带练习一下吧。一如既往地，来源：https://towardsdatascience.com/feature-selection-techniques-1bfab5fe0784数据集：https://www.kaggle.com/uciml/mushroom-classification减少特征数量的好处有：准确性提高。减少过度拟合。加快训练速度。改进数据可视化。增加模型的可解
CristinaM
·
2020-09-17 10:00
基础
特征处理
数据分析
特征选择
特征选择
对一个学习任务来说，给定属性集，其中有些属性可能很关键、很有用，另一些属性则可能没什么用，我们将属性称为“特征”（feature），对当前学习任务有用的属性称为“相关特征”（relevantfeature
clvsit
·
2020-09-17 10:28
机器学习
特征选择
机器学习
在金融行业中数据挖掘的应用都有哪些（一）
数据挖掘的方法，如
特征选择
和属性相关性
CDA·数据分析师
·
2020-09-17 05:44
【论文阅读-目标检测】Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection
以往的方法基本上都是基于“Heuristicfeatureselection”以及“overlap-basedanchorsampling”“Heuristicfeatureselection”：启发式的
特征选择
Hi_AI
·
2020-09-17 04:43
深度学习
机器学习
计算机视觉
CMU
目标检测
机器学习之集成学习(Ensemble Learning )②——随机森林（ Random Forest）
文章目录随机森林的概念样本随机和特征随机随机森林的训练伪代码随机森林的结合策略
特征选择
的思考代码实现随机森林超参数(RandomForestClassifier)随机森林的概念介绍集成学习——Bagging
门前大橋下丶
·
2020-09-16 22:04
机器学习
集成学习
随机森林
决策树算法调参
1、
特征选择
标准：DecisionTreeClassifier：可以选择gini(基尼系数，默认）或entropy（信息增益）。
CL@NPU
·
2020-09-16 22:53
算法
【机器学习】L1正则化L2正则化L1不可导
L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于
特征选择
L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止过拟合L1不可导：第二境界：知道上面的proximalmamping
7yangyang
·
2020-09-16 13:36
机器学习
机器学习
基于最大相关最小冗余的
特征选择
方法MRMR
基于最大相关最小冗余的
特征选择
方法MRMRBy:YangLiu1.什么是
特征选择
经典的
特征选择
定义为：依据某个准则，从N个特征集合中选出M个特征的子集(M=
vendetta_gg
·
2020-09-16 07:40
机器学习
人工智能
算法
随机森林
，最终结合每个及分类器的结果，得到最终的结果优点：1.随机性：一个是属性的随机性，一个是树个数的随机性2.并行化：每个基分类器的训练可以并行地完成3.能处理很高维的数据4.稀疏数据的处理5.自动地进行
特征选择
缺点
qingkong1994
·
2020-09-16 07:10
机器学习方法
Datawhale 数据挖掘新手入门笔记 -Task4 建模调参
)LightGBM模型2.读取数据3.线性回归&五折交叉验证&模拟真实业务情况（1）简单建模(2)五折交叉验证(3)模拟真实业务情况（4）绘制学习率曲线与验证曲线4.多种模型对比(1)线性模型&嵌入式
特征选择
DreamStar_w
·
2020-09-15 21:58
大数据挑战赛（大佬篇）
相对于我的杂乱无章，dalao们做比赛时将每个环节分文件处理，这样好看也好改，分别分为以下几个步骤：1.数据处理2.
特征选择
3.调参4.模型融合5.过拟合的处理在做特征提取时，可以提取得到的数据都提取了
zhangge3663
·
2020-09-15 21:02
python
机器学习：L1与L2正则化项
/||w||，||w||代表向量的模D.当参数C越小时，分类间隔越大，分类错误越多，趋于欠学习(错误)在LogisticRegression中,如果同时加入L1和L2范数,会产生什么效果（）A.可以做
特征选择
计科小白兔
·
2020-09-15 21:01
机器学习算法
专栏：机器学习知识图谱
L1正则化和L2正则化
L1正则化的解具有稀疏性，可用于
特征选择
。L2正则化的解都比较小，抗扰动能力强。L2正则化对模型参数的L2正则项为即权重向量中各个元素的平方和，通常取1/2。
weixin_34357962
·
2020-09-15 20:16
面试总结——L1和L2
通过引入L0正则项，我们可以使模型稀疏化且易于解释，并且在某种意义上实现了「
特征选择
」。这看起来很美好，但是L0正则项：非连续、非凸、不可导。因此，L0正则项虽好，但是求解这样的最优化
昵称为啥不能重
·
2020-09-15 20:57
机器学习
机器学习算法之CART（分类和回归树）
CART同样由
特征选择
，树的生成和减枝组成，既可以用于分类也可以用于回归。CART的生成就是递归的构建二叉决策树的过程。
chenbinbin
·
2020-09-15 17:45
机器学习
用xgboost进行
特征选择
如何根据xgboost模型得到的特征重要性，在scikit-learn进行
特征选择
。梯度提升算法是如何计算特征重要性的？
callme阳升
·
2020-09-15 15:25
sklearn
xgboost
机器学习中的决策树及其演化算法
1树形算法家族族谱1.1决策树采用divide-and-conquer算法思想，递归构建
特征选择
——决策树生成——树剪枝互斥与完备：每个训练样本有且仅有一条路径规则最终可能训练出多个，可能一个没有；从所有可能决策树中选择最优是
景语
·
2020-09-15 10:11
数据结构与算法
机器学习
算法
决策树
GBDT
随即森林
L1,L2正则化为什么能解决过拟合问题
L1正则化的解具有稀疏性，可用于
特征选择
。L2正则化的解都比较小，抗扰动
zlsjsj
·
2020-09-15 04:31
机器学习-特征工程中的
特征选择
我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自变量中挑选一些出来，放进模型，形成入模变量列表，入模的变量数量会小于200个。这样减少特征具有重要的现实意义：减少特征数量、降维降低学习任务的难度，提升模型的效率使模型泛华能力更强，减少过拟合增强对
taoKingRead
·
2020-09-15 02:06
机器学习
算法
python
机器学习
人工智能
数据挖掘
特征选择
1-2
特征选择
主要回答两个层面的问题：对特征的评价，即怎样衡量一组特征对分类的有效性；寻优的算法，即怎样更快地找到性能最优或比较好的特征组合。
the_Chain_Warden
·
2020-09-15 02:19
机器学习
大数据2020题库
检验（基本统计分析）3ANOVA与机器学习4常用的线性回归模型5SPSS：T检验，方差分析，非参检验，卡方检验的使用要求和适用场景6SPSS离散的统计变量的显著性分析firednab,Wilcoxon7
特征选择
小胖猫的随时随地
·
2020-09-14 23:40
数据分析与挖掘
python
决策树模型
决策树学习通常包括3个步骤：
特征选择
、决策树的生成，决策树的剪枝。常见的决策树模型有ID3（信息增益）、C4.5（信息增益比）、CART算法等。
张荣华_csdn
·
2020-09-14 21:01
机器学习基础
sklearn feature selection
特征选择
一、
特征选择
器1.sklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func,k)Selectfeaturesaccordingtothekhighestscores
zhuzuwei
·
2020-09-14 21:24
sklearn
特征工程系列：特征筛选的原理与实现（下）
关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~0x00前言我们在《特征工程系列：特征筛选的原理与实现（上）》中介绍了
特征选择
的分类，并详细介绍了过滤式特征筛选的原理与实现
木东居士
·
2020-09-14 21:49
python
特征选择
（一款非常棒的
特征选择
工具：feature-selector）
文章介绍地址项目地址本篇主要介绍一个基础的
特征选择
工具feature-
五角钱的程序员
·
2020-09-14 21:21
python系列
python
机器学习
深度学习
人工智能
涛思数据
【特征工程】
特征选择
方法
目录1.为什么要进行
特征选择
？
yingzoe
·
2020-09-14 21:16
机器学习
信息增益（IG，Information Gain）的理解和计算
信息增益是一种有效的
特征选择
方法，理解起来很简单：增益嘛，肯定是有无这个特征对分类问题的影响的大小，这个特征存在的话，会对分类系统带来多少信息量，缺了他行不行？
yhdzw
·
2020-09-14 21:43
特征选择
与特征提取（降维）
特征选择
和降维1、相同点和不同点
特征选择
和降维有着些许的相似点，这两者达到的效果是一样的，就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目；但是两者所采用的方式方法却不同：降维的方法主要是通过属性间的关系
Reacubeth
·
2020-09-14 21:55
机器学习
徐奕的专栏
机器学习
sklearn中的特征工程（过滤法、嵌入法和包装法）
我们有四种方法可以用来选择特征：过滤法，嵌入法，包装法，和降维算法Filter过滤法过滤方法通常用作预处理步骤，
特征选择
YoJaack_
·
2020-09-14 21:49
特征选择
与特征抽取的区别
降维方法一般分为两类：
特征选择
（FeatureSelection）和特征抽取（FeatureExtraction）。
特征选择
特征选择
的目标是从原始的d个特征中选择k个特征。
wiy_dawn
·
2020-09-14 21:42
机器学习
特征选择
过滤器 -mutual_info_classif（离散目标变量的互信息）
文章目录函数参数说明官网：sklearn.feature_selection.mutual_info_classif函数sklearn.feature_selection.mutual_info_classif(X,y,discrete_features='auto',n_neighbors=3,copy=True,random_state=None)[source]估计离散目标变量的互信息。两个
壮壮不太胖^QwQ
·
2020-09-14 21:58
python
机器学习
机器学习笔记八——特征工程之
特征选择
特征选择
1、概述2、
特征选择
过程3、
特征选择
方法3.1过滤式（filter）
特征选择
3.1.1Pearson相关系数法3.1.2卡方经验3.1.3互信息法3.1.4方差选择法3.2包裹式（wrapper
珞沫
·
2020-09-14 21:57
特征工程
特征选择
机器学习特征工程——运用sklearn进行特征工程小结
文章目录1.什么是特征工程2数据预处理2.1无量纲化2.1.1标准化2.1.2区间缩放法2.1.3标准化与归一化的区别2.2对定量特征二值化2.3对定性特征哑编码2.4缺失值处理2.5数据变换2.6回顾3
特征选择
Zed
·
2020-09-14 21:46
机器学习
机器学习
数据分析
python
【Python学习】sklearn Feature selection(
特征选择
)
（1）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。
LaiYoung1022
·
2020-09-14 21:14
python学习
python
机器学习
特征选择
sklearn
决策树-C4.5
C4.5算法由Quinlan于1993年提出，核心部分与ID3算法相似，只是在ID3算法的基础上进行了改造——在
特征选择
过程以信息增益比作为选择准则。
clvsit
·
2020-09-14 21:48
机器学习
模型选择
决策树模型
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