粗糙集特征选择

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

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

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

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

【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

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

特征选择-包裹式选择

【与过滤式选择的区别】：包裹式选择方法直接针对给定学习器进行优化，因此，从最终学习器性能来看，包裹式选择比过滤式选择更好；但另一方面，由于在特征选择过程中需多次训练学习器，因此包裹式选择的计算开销通常比过滤式选择大得多
clvsit·2020-09-14 21:47

特征选择方法之信息增益

前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，InformationGain）也是非常有效的特征选择方法。
weixin_34234721·2020-09-14 20:12

sklearn特征选择和分类模型

sklearn特征选择和分类模型数据格式：这里。原始特征的输入文件的格式使用libsvm的格式，即每行是labelindex1:value1index2:value2这样的稀疏矩阵的格式。
weixin_33995481·2020-09-14 20:57

特征选择： 卡方检验、F 检验和互信息

特征选择是特征工程中的重要一环，其主要目的是从所有特征中选出相关特征(relevantfeature)，或者说在不引起重要信息丢失的前提下去除掉无关特征(irrelevantfeature)和冗余特征(
weixin_30299539·2020-09-14 20:56

特征选择-方差分析

1.方差分析按照其性质分为两大类：固定处理(fixedtreatment)和随机效应(randomeffect)。方差分析模型分为三类：1）固定模型方差分析(fixedmodelanova),或称为模型Ⅰ方差分析。2）随机模型方差分析（randommodelanova),又叫做模型Ⅱ方差分析。3）混合模型方差分析（mixedmodelanova),即模型Ⅲ方差分析。模型特点检验对象固定模型所有因子
旺旺丫丫·2020-09-14 20:15

特征选择--信息增益（information gain）--spark实现和优化

【背景】首先我们先看一下，本期度词条对信息增益的广义定义：其实，我们主要用到信息增益，还是在特征选择上。
sunkl_·2020-09-14 20:14

客户逾期贷款预测[8] - 特征选择(iv值、随机森林)

任务分别用IV值和随机森林挑选特征，再构建模型，进行模型评估1利用iv值挑选特征这次暂时先用学长计算好的iv值挑选特征，之后再尝试自己计算iv值。选择iv在0.1-0.5之间的特征。importpandasaspdiv=pd.read_csv("iv.csv",encoding='gbk')iv_one=iv[iv.iloc[:,1]>0.1]iv_one_five=iv_one[iv_one.i
truffle528·2020-09-14 20:25

独家 | 使用Python实现机器学习特征选择的4种方法（附代码）

本文中，我们将研究从数据集中选择特征的不同方法;同时通过使用Python中Scikit-learn(sklearn)库实现讨论了特征选择算法的类型。
数据派THU·2020-09-14 20:12

sklearn -- --特征选择（二）

具体的前面已经介绍过了一些方法来提取特征，下面继续介绍包裹法和嵌入法来提取特征。特征的选取方式一共有三种，在sklearn实现了的包裹式(wrapper)特诊选取只有两个递归式特征消除的方法，如下：recursivefeatureelimination(RFE)通过学习器返回的coef_属性或者feature_importances_属性来获得每个特征的重要程度。然后，从当前的特征集合中移除最不重
程序员孙大圣·2020-09-14 20:35

sklearn中的特征选择 (feature_selection)

传送门：https://www.cnblogs.com/stevenlk/p/6543628.html
ssdut_209·2020-09-14 20:26

sklearn特征选择方法及实例

sklearn特征选择https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5186226.html
Crescendo_Ting·2020-09-14 20:41

特征选择之过滤式、包裹式、嵌入式

常见的特征选择方法特征选择过滤式选择包裹式选择嵌入式选择特征选择  从原始特征集合中选出对当前学习任务有用的最重要的一些特征。  
爱学习的小杠精·2020-09-14 20:29

Python sklearn学习之特征选择

Pythonsklearn学习之特征选择文章目录Pythonsklearn学习之特征选择1.移除低方差特征2.单变量特征选择2.1单变量特征选择工具类2.2score_func参数说明2.2.1用于回归
洪城浪子·2020-09-14 19:23

18 python数据特征选择，递归特征消除法

1递归特征消除法（RFE）使用一个基模型来进行多轮训练，经过多轮训练后，保留置顶的特征数RFE是recursivefeatureelimination回归特征消除，让回归特征消除过程中只保留no_features个最重要的特征，可以避免过度拟合，但RFE会舍弃一些变量，原没有下面几个方法给变量赋权重来的好。2代码案例importpandasdata=pandas.read_csv('D:\\dat
UP Lee·2020-09-14 19:33

sklearn学习：使用sklearn进行特征选择（未完）

1.lasso(下面的case实验成功，在6w+，163维度上未实验成功，可能由于特征的区分度不足引发）fromsklearn.linear_modelimportRandomizedLassofromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load_boston()#usingtheBostonhousingdata.#Datagetsscaledauto
marui1982·2020-09-14 19:22

机器学习之特征选择方法

转自：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9103002.html特征选择是一个重要的数据预处理过程，在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后在训练学习器，如下图所示
芮芮杰·2020-09-14 19:35

特征选择方法总结

1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。
海涛anywn·2020-09-14 19:37

(四)skearn-特征选择

1、删除方差低的特征fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThresholdX=[[0,0,1],[0,1,0],[1,0,0],[0,1,1],[0,1,0],[0,1,1]]按照公式Var[X]=p(1−p)Var[X]=p(1−p)给出，下面是删除大于0.8的那列属性，因为5/6>0.8，5是0的个数，6是总的个数。sel=VarianceTh
HawardScut·2020-09-14 19:09

scikit-learn工具包中常用的特征选择方法介绍

对于特征选择的作用在这里照搬《西瓜书》中的描述：常用的特征选择方法有以下三种（备注：以下代码采用Jupyternotebook编写，格式与传统稍有不同）：1、过滤式特征选择简单理解就是过滤式特征选择通过选择与响应变量
* star *·2020-09-14 18:37

特征选择_过滤特征选择

fromsklearn.datasetsimportload_irisiris=load_iris()print('iris特征名称\n',iris.feature_names)print('iris特征矩阵\n',iris.data)#特征选择
WJWFighting·2020-09-14 18:37

特征选择常用算法综述（转载）

特征选择常用算法综述（转载）原文地址http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924088.html1综述(1)什么是特征选择特征选择(FeatureSelection
歌颂者727·2020-09-14 18:28

特征工程 之 特征筛选

1.什么是特征选择从现有的m个特征中选出n个特征(n,k=10)其中score_func是用来指定特征重要性的计算公式，k是特征保留维度。
SkullSky·2020-09-14 18:23

特征选择

特征选择1.相关性通过使用相关性，我们很容易看到特征之间的线性关系。这种关系可以用一条直线拟合。
Shingle_·2020-09-14 18:21

LassoCV特征选择

1、加载数据fromsklearn.linear_modelimportLassofromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoreboston=load_boston()scaler=St
Kyrie_Irving·2020-09-14 18:19

机器学习特征选择之卡方检验与互信息

bywangben@beijing特征选择的主要目的有两点：1.减少特征数量提高训练速度，这点对于一些复杂模型来说尤其重要2.减少noisefeature以提高模型在测试集上的准确性。
yihucha166·2020-09-14 18:54

【sklearn第十七讲】特征选择

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）sklearn.feature_selection模块里的类能被用来在样本集上作特征选择、或者叫维数降低，改善估计量的准确性
Goodsta·2020-09-14 18:19

特征选择-过滤式选择

过滤式方法先按照某种规则对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程与后续学习器无关，这相当于先用特征选择过程对初始特征进行“过滤”，再用过滤后的特征来训练模型。
clvsit·2020-09-14 18:15

sklearn_Feature selection(特征选择)

0.19.0/modules/feature_selection.html#feature-selectionhttps://www.jianshu.com/p/b3056d10a20f目录1.13.特征选择
徐亦快·2020-09-14 18:40

python特征选择

#-*-coding:UTF-8-*-importnumpyasnpfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimport
15868720119·2020-09-14 18:06

特征选择方法和sklearn中的特征选择应用

而特征选择在特征工程中有着重要地位，一是由于愈发庞大的数据集导致模型计算困难，二是构造特征容易筛选特征却困难，所幸调包解决一切，sklearn中一般有以下几种方式进行特征选择：通过特征的统计分量选择通过模型选择的嵌入式选择通过递归包装选择
hlllllllll·2020-09-14 17:56

特征选择-单变量特征选择

1.SelectKBest可以依据相关性对特征进行选择，保留k个评分最高的特征。①方差分析分类问题使用f_classif，回归问题使用f_regression。f_classif：分类任务跟目标的分类，将样本划分成n个子集，S1,S2,..,Sn，我们希望每个子集的均值μ1，μ2，...，μn不相等。我们假设H0:μ1=μ2=...=μn，当然我们希望拒绝H0,所以我们希望构造出来f最大越好。所以
旺旺丫丫·2020-09-14 17:35

sklearn之特征选择

-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueJul3117:01:022018@author:Administrator"""'''移除低方差特征VarianceThreshold是特征选择的一个简单基本方法
wangdong2017·2020-09-14 17:34

机器学习特征选择方法

特征选择对后面的模型训练很重要，选择合适重要的特征，对问题求解尤为重要，下面介绍一些常见的特征选择方法。
绿岛小微米·2020-09-14 17:32

特征选择(过滤法、包装法、嵌入法)

Mutualinformationandmaximalinformationcoefficient(MIC)Wrapper封装式方法递归特征消除法Recursivefeatureelimination(RFE)Embedded过滤式方法基于惩罚项的特征选择法
BlackEyes_SGC·2020-09-14 17:52

特征选择详解及与sklearn的结合应用

特征选择(FeatureSelection)也称特征子集选择(FeatureSubsetSelection,FSS)，或属性选择(AttributeSelection)。
站在风口的骚人·2020-09-14 17:48

Sklearn学习_03特征选择

1.基于离散程度进行筛选移除变异度明显过低的特征函数介绍classsklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold=0.0)默认设定将会移除模型中的常量VarianceThreshold类的属性:variances_:array,shape(n_features,),各特征列的方差值代码解释fromsklearn.feature_selec
取啥名字好�·2020-09-14 17:45

[Sklearn应用] Feature Selection 特征选择（二）

此内容在sklearn官网地址：http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.htmlsklearn版本：0.18.2特征选择除了上节说到的
scxyz_·2020-09-14 17:14

特征选择

特征选择1.相关性通过使用相关性，我们很容易看到特征之间的线性关系。这种关系可以用一条直线拟合。
Shingle_·2020-09-14 17:42

sklearn学习之使用sklearn进行特征选择

文章目录1.Removingfeatureswithlowvariance方差选择法2.Univariatefeatureselection单变量特征选择2.1特征选择方法2.2特征选择指标`f-regression
Bai_Yin·2020-09-14 17:07

特征选择-岭回归和Lasso

www.nowcoder.com/discuss/207092特征缩减是通过损失函数加入惩罚项，使得训练求解参数过程会考虑到系数的大小，通过设置缩减系数，会使得影响较小的特征的系数衰减到0，只保留重要的特征，嵌入式特征选择方法有
368chen·2020-09-14 17:34

特征选择与特征提取

特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的特征（过程）。特征提取：通过映射或变换的方法，把模式空间的高维特征向量变成特征空间的低维特征。
我还年轻呀·2020-09-14 17:33

python机器学习库sklearn——特征选择

全栈工程师开发手册（作者：栾鹏）python数据挖掘系列教程移除低方差特征VarianceThreshold是特征选择的一个简单基本方法，它会移除所有那些方差不满足一些阈值的特征。
数据架构师·2020-09-14 17:51

sklearn—特征选择（菜菜）

Filter过滤法1方差过滤(1)方差过滤(2)方差过滤对模型的影响2相关性过滤(1)卡方过滤(2)F检验(3)互信息法3过滤法总结嵌入法包装法总结特征选择就是从所有的特征中，选择出有意义，对模型有帮助的特征
kingsure001·2020-09-14 17:15
上一页 29 30 31 32 33 34 35 36 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他