粗糙集特征选择第34页

利用sklearn进行特征选择

3种特征选择Filter过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。

又笨又懒的猪·2020-09-14 17:17

特征选择-嵌入式选择

嵌入式特征选择是将特征选择过程与学习器训练过程融为一体，两者在同一个优化过程中完成，即在学习器训练过程中自动地进行了特征选择。

clvsit·2020-09-14 17:17

基于sklearn分析特征工程（特征预处理、特征选择、降维）

特征工程目的：降维/降低过拟合/泛化、解释性、加快训练速度、性能特征工程框图：数据预处理无量纲化：转化不同规格的特征到同一规格（1）标准化/z标准化将符合正态分布的特征值转化为标准正态分布使用sklearn.preproccessing库的StandardScaler类（2）区间缩放法/线性归一化/0-1标准化返回缩放到[0,1]区间的数据使用sklearn.preproccessing库的Min

北落师门XY·2020-09-14 17:46

常用特征选择方法及 Sklearn特征选择包说明

目录特征选择(feature_selection)Filter1.移除低方差的特征(Removingfeatureswithlowvariance)2.单变量特征选择(Univariatefeatureselection

assassin_sword·2020-09-14 17:46

特征选择(Feature selection)

1.13.特征选择(Featureselection)sklearn.feature_selection模块中的类能够用于数据集的特征选择/降维，以此来提高预测模型的准确率或改善它们在高维数据集上的表现

瑟瑟发抖的菜鸡望·2020-09-14 17:13

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。

鹏大大大·2020-09-14 17:39

结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法

关于机器学习中特征选择这篇文章介绍的比较详细，可以看看http://chaoslog.com/te-zheng-xuan-ze.html

旭旭_哥·2020-09-14 17:29

sklearn特征选择模块

X_new=SelectKBest(chi2,k=2).fit_transform(X,y)在使用类似SelectKBest的时候，使用fit.transform可以直接得到转换好的数据集对于回归:f_regression,mutual_info_regression对于分类:chi2,f_classif,mutual_info_classif如果你使用的是稀疏的数据(例如数据可以由稀疏矩阵来表示

lcqin111·2020-09-14 17:28

机器学习-->特征选择

这篇博文将详细介绍sklearn中特征选择的相关内容，全文部分翻译自sklearn.Featureselection,并且加上了我自己的一些见解。特征选择主要有三种办法：其中第一种过滤型很少使用。

村头陶员外·2020-09-14 17:54

scikit-learn特征选择

重要函数摘抄：train_test_splitnp.random.uniformnp.random.choicenp.random.normal一、train_test_split导入fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split语法X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(train_data

Whether_or_Not·2020-09-14 17:23

特征选择

特征选择主要就是进行这两步操作去除特征我们不仅要添加新的特征，当特征不符合时我们还要去除特征。下面列举了一些可能的去除特征的原因。

Einstellung·2020-09-14 17:22

个人总结：降维 PCA的两种解释与推导

（2）特征选择：过滤式（打分机制）：过滤，指的是通过某个阈值进行过滤。比如经常会看

yyhhlancelot·2020-09-14 17:49

从深度神经网络（DNN）到卷积神经网络（CNN）

卷积层作用：感知野卷积层负责提取特征，采样层负责特征选择，全连接层负责分类池化层全连接层举例：LeNet-51、INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2池化层

weixin_43576422·2020-09-14 16:21

面试常问到的特征工程究竟是什么呢？

特征工程的子问题之二——特征选择，它的目的是从特征集合中挑选一组最具统计意义的特征子集，从而达到降维的效果。特征提取的子问题之三——特征构建。特征构建指的是从原始数据中人工

Mr_charm·2020-09-14 13:51

学习理论、模型选择、特征选择——斯坦福CS229机器学习个人总结（四）

这一份总结里的主要内容不是算法，是关于如何对偏差和方差进行权衡、如何选择模型、如何选择特征的内容，通过这些可以在实际中对问题进行更好地选择与修改模型。1、学习理论（Learningtheory）1.1、偏差/方差（Bias/variance）图一对一个理想的模型来说，它不关心对训练集合的准确度，而是更关心对从未出现过的全新的测试集进行测试时的性能，即泛化能力（Generalizationabili

NJiahe·2020-09-14 09:34

特征选择和特征理解

作者：EdwinJarvis特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。

ivysister·2020-09-14 06:58

RF随机森林

它具有很多优点：1.由于随机性的引入，使得随机森林具有很好的抗噪声能力2.能够处理高维度数据，不用做特征选择3.训练速度快，比较容易实现并行计算4.训练结束后，能够度量那些特征比较重要二.算法实现具体实现过程如下

taxueguilai1992·2020-09-14 01:50

机器学习：02 特征工程和决策树回归

文章目录特征工程关注点聊聊互联网公司机器学习工作数据与特征处理数值型类别型时间型文本型统计特征组合特征特征选择Kaggle自行车租赁预测比赛数据集介绍基本介绍数据字段数据读取与预分析数据可视化数据类型数据统计分析目标字段相关分析相关性分析可视化对比

福利2020·2020-09-14 01:36

如何理解随机森林RF_随机性的理解

引入了随机特征选择：1、随机选择样本（放回抽样）；随机选择特征是指在树的构建中，会从样本集的特征集合中随机选择部分特征，然后再从这个子集中选择最优的属性用于划分2、随机选择特征；3、构建决策树；4、随

御剑归一·2020-09-14 00:43

特征离散和特征选择

连续特征的离散化：在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？Q:CTR预估，发现CTR预估一般都是用LR，而且特征都是离散的。为什么一定要用离散特征呢？这样做的好处在哪里？A:在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：0、离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代。(离散特征的增加和减少，

南宫木java·2020-09-14 00:32

机器学习中的特征选择方法

https://blog.csdn.net/u013829973/article/details/79200879

Daniel-DD·2020-09-13 22:06

树模型特征重要性评估方法

本文是对RandomForest、GBDT、XGBoost如何用在特征选择上做一个简单的介绍。

ep_mashiro·2020-09-13 16:24

数据挖掘组队学习打卡——Task4：建模调参

帮助我们减少数据在内存中占用的空间3.2线性回归&五折交叉验证&模拟真实业务情况3.2.1简单建模3.2.2五折交叉验证3.2.3模拟真实业务情况3.2.4绘制学习率曲线与验证曲线3.3多种模型对比3.3.1线性模型&嵌入式特征选择

冰淇淋lining·2020-09-13 16:08

深度学习基础（不断补充

不同的模型…文章目录1、机器学习2、深度学习2.0感知机介绍2.1支持向量机介绍2.2深度学习基础2.2.0步骤介绍1-特征工程2.2.0.0特征创建(从样本中提取特征)2.2.0.1特征处理2.2.0.2特征选择

Muasci·2020-09-13 15:39

零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

准备工作3.用线性回归简单建模3.1用简单线性回归建模3.2查看效果并做相应的调整3.3K-折交叉验证3.4模拟真实的业务情况3.5绘制学习率曲线和验证曲线4.多模型对比4.1预处理4.2线性模型与嵌入式特征选择

Zee_Chao·2020-09-13 15:59

使用sklearn做单机特征工程

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缺失值计算2.5数据变换2.6回顾3特征选择3.1Filter3.1.1

测试小白在成长_耶·2020-09-13 12:54

基于内容的图像检索系统（集成语义特征）

单一特征选择：选择单一的图像特征进行检索，包括多种颜色、纹理和形状特征。综合特征检索：选择综合特征进行图像检索。检索进度

TTYangF·2020-09-13 11:08

caret包，特征选择

http://www.cybaea.net/Journal/2010/11/16/Feature-selection-Using-the-caret-package/http://topepo.github.io/caret/recursive-feature-elimination.htmlRecursiveFeatureEliminationBackwardsSelectionIncaret,

相逢一醉为前缘·2020-09-13 10:13

Halcon中的metrology2D学习笔记（一）

**一.测量时的一般步骤（以圆为例）**1.创建测量模型2.设置测量图像大小3.阈值处理（二值化）连通区域，特征选择4.获取圆的中心和面积5.生成圆，添加圆到测量模型里6.测量并拟合几何形状7.获取测量模型里的测量轮廓

抓棋·2020-09-13 06:29

机器学习中常用的特征选择方法

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1去掉取值变化小的特征Removingfeatureswithlowvariance这应该是最简单的特征选择方法了

海涛anywn·2020-09-13 05:52

Task4 建模调参

线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择：

zzd416160489·2020-09-13 04:26

第三周打卡：数据预处理与特征工程

特征工程包括：数据预处理Datapreprocessing特征提取FeatureExtraction特征选择FeatureSelection特征构造FeatureConstruction数据预处理包括数据清洗

onepiece0603·2020-09-13 03:31

第三次打卡特征工程

包括数据理解、数据清洗、特征构造，特征选择，类别不平衡。

椰汁黑糯米·2020-09-13 01:00

为什么L1稀疏，L2平滑？

而L1正则也常被用来进行特征选择，主要原因在于L1正则化会使得较多的参数为0，从而产生稀疏解。我们可以将0对应的特征遗弃，进而用来选择特征。角度一——从代价函数上来看但为什么L1正则会产生稀疏解呢？

耐耐~·2020-09-12 22:08

入门级数据挖掘比赛——二手车交易价格预测

目录题目背景初期工作数据分析和特征选择模型选择总结最近参加了天池的一个入门级数据挖掘比赛：二手车交易预测。

Briwisdom·2020-09-12 20:00

特征选择 (feature_selection)

本文主要参考sklearn(0.18版为主，部分0.17)的1.13节的官方文档，以及一些工程实践整理而成。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。通常来说，从两个方面考虑来选择特征：特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的

孙ちゃん（颖）♂·2020-09-12 20:50

决策树学习的特征选择

此博客停止更新迁移至SnailDove'sBlog，查看本文点击此处决策树学习决策树学习通常包含三个方面：特征选择、决策树生成和决策树剪枝。

SnailDove·2020-09-12 18:04

Weka使用笔记之一

在我的实验里面，特征降维使用的是基于TFIDF的特征选择，分类器使用的是朴素贝叶斯（naïvebayes）分类器。前期预处理编码不一致：由于我的中文样本是从

stevie·2020-09-12 12:38

文本特征选择

这里介绍两种常用的特征选择方法：互信息一个常用的方法是计算文档中的词项t与文档类别c的互信息MI，MI度量的是词的存在与否给类别c带来的信息量，互信息的基本定义如下：应用到文本特征选择:U、C都是二值随机变量

赵志雄·2020-09-12 12:52

特征选择

https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/53954522特征选择(featureselection)特征选择featureselection终于有时间把好久之前就想写的关于特征选择的基本介绍补上来了

best啊李·2020-09-12 09:15

数据竞赛房租预测——整理

特征选择对数据进行合理分

humashanshao·2020-09-12 03:54

Spark入门梳理4-MLLIB机器学习-分类与回归

文章目录Spark编程基础-搭配Jupyter分类与回归、聚类算法1.1逻辑斯蒂回归分类器1.2决策树分类器1.2.1简介1.2.2原理1.2.2.1特征选择1.2.2.2决策树生成1.2.2.3决策树的剪纸

Jolahua·2020-09-12 03:20

机器学习常用算法总结（学习向）

逻辑斯蒂回归7.最大熵模型8.支持向量机9.期望最大化算法10.聚类11.隐马尔可夫模型12.条件随机场1.感知机模型2.k近邻算法kd树的构造kd树的搜索3.朴素贝叶斯极大似然估计贝叶斯估计4.决策树流程：特征选择

爱暖阳真是太好了·2020-09-11 21:22

机器学习篇-船长总结（hsrjdz01）

建模分析的步骤1确定需求，提取数据2数据预处理（异常值，缺失值）3特征选择4对离散数据编码(哑变量，虚拟变量）3拆分训练集，测试集4选择并训练模型(多个备选模型)5模型评估6保存模型7投入生产数据预处理

船长_wang·2020-09-11 21:29

Feature Selection 特征选择（一） SelectFromModel

特征选择数据预处理完成之后，我们需要选择有意义的特征进入模型进行训练，通常来说，从两个方面考虑来选择特征：1、特征是否发散，如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么作用

weixin_45271076·2020-09-11 11:35

XGboost--特征选择

为了使XGBoost能够使用我们的数据，我们需要将其转换为XGBoost能够处理的特定格式。这种格式称为DMatrix。这是一个非常简单的线性数字数组的数据转换为DMatrix格式:1D_train=xgb.DMatrix(X_train,label=Y_train)2D_test=xgb.DMatrix(X_test,label=Y_test)定义XGBoost模型既然我们的数据都加载了，我们就

weixin_45271076·2020-09-11 11:04

传统机器学习——特征工程之数值处理

传统机器学习——特征工程之数值处理前言二值化区间量化（分箱）1.固定宽度分箱2.自适应分箱/分位数分箱对数变换指数变换特征缩放/归一化min-max缩放特征标准化/方差缩放归一化交互特征特征选择前言书接上文

Macan_ML·2020-09-11 07:28

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文章目录基础数据观察数据清洗特征选择无量钢化(特征预处理）缺失值标准化缩放归一化：normalization标准化降维分类变量编码连续型变量：二值化和分段特征工程特征数字的奇特效果机器学习降维数据可视化

缠禅可禅·2020-09-11 07:37

DecisionTreeClassifier和DecisionTreeClassifier 重要参数调参注意点

参数DecisionTreeClassifierDecisionTreeRegressor特征选择标准criterion可以使用"gini"或者

akon_wang_hkbu·2020-09-11 00:30

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