粗糙集特征选择第37页

Python scikit-learn机器学习:feature_selection模块

Univariatefeatureselection：单变量的特征选择单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标，根据该指标来判断哪些指标重

Running_you·2020-08-19 03:32

基于SVM特征选择的问题记录

E:\Project_CAD\venv\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py:922:ConvergenceWarning:Liblinearfailedtoconverge,increasethenumberofiterations."thenumberofiterations.",ConvergenceWarning)翻译：ConvergenceWarni

chenny_yin·2020-08-19 03:37

情感分析

基于规则的文本分类方法主要有：决策树、关联规则和粗糙集等；2）基于统计的分类方法，使用分类模型自动根据训练集中的信息自动学习，从而构造出文本特征和类别之间的对应关系模型，利用训练好的模型对待分类文本进行分类

两只橙·2020-08-19 02:40

scikit-leann 特征提取学习

模块sklearn.feature_extraction可以用来提取多种格式的数据集中，符合机器学习算法中支持的特征，如文本和图像Note特征提取与特征选择(Featureselection)特征选择有很大的不同

张博208·2020-08-19 01:10

机器学习基础：详解 5 大常用特征选择方法

机器学习算法那些事·2020-08-19 01:16

机器学习系列之最大熵模型

在上一篇讲决策树的文章中，在做特征选择的时候我们用的是信息增益或者信息增益比作为标准，其中就涉及到了熵。熵是信息论中的核心概念，在许多领域都有广泛的应用。

HOPEver·2020-08-19 01:35

python 利用TPOT进行自动机器学习建模

有点遗传算法的意思，他集成了特征选择和模型自动选择，而且代码也不复杂，能完成建模、拟合、预测的任务，甚至他能帮你生成完整的一套代码。不过这样一说

哪壶不提买买提·2020-08-19 00:13

构建机器学习系统

其中数据预处理包含了对数据的基本处理，包括特征抽取及缩放、特征选择、特征降维和特征抽样；我们将带有类标的原始数据划按照82原则分为训练数据集和测试集。

Running_Tiger·2020-08-18 21:23

【数据分析】预测泰坦尼克号存活率 -- Python决策树

数据概览清洗数据2.1数据预处理2.2特征选择决策树建模（至

SunriseCai·2020-08-18 18:35

零基础入门数据挖掘-建模调参

log变换前后，预测值与实际值差异明显变小了（左图为log变换前，右图为log变换后）五折交叉验证升级版五折交叉验证（考虑时间顺序关系构造训练集和验证集）学习率曲线和验证曲线针对线性回归模型，使用嵌入式特征选择优化

数据狂响曲·2020-08-18 12:52

连续特征离散化达到更好的效果,特征选择的工程方法

http://www.zhihu.com/question/31989952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

weixin_34214500·2020-08-18 12:56

机器学习中的特征——特征选择的方法以及注意点（转）

转自https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/40019271一、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

songhao22·2020-08-18 11:31

利用scikit-learn进行FeatureSelection

1.单变量特征选择(Univariatefeatureselection)>>>fromsklearn.datasetsimportload_iris>>>fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest

lming_08·2020-08-18 11:16

kaggle模型融合简单入门

下面是简单的调节部分至于超参数的选择其实是需要GridSearchCV等方法来选择，此处只是简单的交叉验证目的是验证不同的模型融合方法特征选择：#这个题属性其实就两种类别属性和数值属性和Tantic不太一样我们可以统一处理

hhy518518·2020-08-18 11:20

【数据平台】sklearn库特征工程之特征选择和降维

1、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。

fjssharpsword·2020-08-18 11:28

机器学习中的特征程与模型调优，sklearn用法

数据处理、特征工程、特征选择数据处理分析数据的分布模式，发现异常值/噪声（boxplot、quantile）pandas工具库：数据类型(时间型读成字符串），数字形态的类别型（没有大小关系）缺失值：缺失比例

晨恒父·2020-08-18 10:30

数据序列相关性-ACF，PACF和CCF（更新中...）

引言最近写论文关于预测的特征选择遇到一些问题，想把自己查询学习到的东西整理记录一下，理一理头绪，希望能加深自己对这些东西的理解。

Will_Zhan·2020-08-18 10:06

【论文笔记】高维基因数据中的特征选择

原论文：FeatureSelectionforHigh-DimensionalGenomicMicroarrayData介绍基因数据通常具有较高的维度，同时可用样本数少。不到100例维度为7000+的带标签的基因表达数据，如何对其建立分类模型？或者如何减少特征维度？通常，相比对高维数据直接建模，先减少特征维度后建模的方法具有更好的评估表现。论文提出了使用特征筛选的方法，该特征筛选包含三个阶段：非条

forever_24·2020-08-18 09:50

R语言与机器学习学习笔记（分类算法）（3）朴素贝叶斯算法

算法三：朴素贝叶斯算法前两个算法都被要求做出一个艰难的决定，给出数据所属分类的明确答案，但往往因为分类特征统计不足，或者分类特征选择有误导致了错误的分类结果，哪怕是训练集也有可能出现不能正确分类的情形。

yujunbeta·2020-08-18 07:02

GBDT算法的特征重要度计算

Treeensemble算法的特征重要度计算标签：特征选择GBDT特征重要度集成学习因具有预测精度高的优势而受到广泛关注，尤其是使用决策树作为基学习器的集成学习算法。

yangxudong·2020-08-18 06:32

特征输出重要性的排序

几个参考：模型输出特征重要性排序在Python中使用XGBoost的特征重要性和特征选择关于seaborn作图barplot&countplot&pointplotPythonSeaborn综合指南1.

CristinaM·2020-08-18 05:22

中南大学自动化学院“智能控制与优化决策”课题组- 第十一章特征选择任务小结

1、简述特征选择的目的。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，此后再训练学习机器。

中南大学智能控制与优化决策课题组·2020-08-18 03:57

中南大学自动化学院“智能控制与优化决策”课题组-第四章决策树任务总结

决策树的学习算法主要包括三个部分：1.特征选择2.树的生成3.树的剪枝常用的算法有以下几种：1.ID32.C4.53.CART决策树的根节点、内部节点和叶节点分别表示什么？

中南大学智能控制与优化决策课题组·2020-08-18 03:26

【Spark】抽取，转换，特征选取——Spark机器学习

Extracting,transformingandselectingfeatures-spark.ml此单元包含处理特征的算法，大致可以分为：抽取：从原数据抽取特征转换：Scaling，转化，修改特征选择

栗子ma·2020-08-18 02:43

决策树与信息增益

信息增益================一，特征选择中的信息增益：================信息增益是什么，我们先从它的用处来了解它：信息增益是特征选择中的一个重要指标，它定义为一个特征能够为分类系统带来多少信息

s1491695565·2020-08-18 02:02

【机器学习】——逻辑模型：树模型（决策树）

决策树决策树算法3要素：特征选择：信息增益，信息增益率，基尼指数（Gini）决策树生成决策树剪枝特征选择特征选择目的：使用某特征对数据集划分之后，各数据子集的纯度要比划分前的数据集D的纯度高（不确定性要比划分前数据集

麻辣芒果鱼·2020-08-17 23:26

《统计学习方法》读书笔记第5章:决策树

文章目录第五章：决策树决策树模型与学习决策树模型决策树与if-then规则决策树与条件概率分布决策树学习特征选择信息增益(informationgain)信息增益比(

xcj～·2020-08-17 17:51

【机器学习】- 极简系列 - 决策树

实际上，对于一个二分类问题有：2、基尼指数第一部分：决策树1.1特征选择ID3：最大化的信息增益。C4.5：最大化信息增益比。1.2决策树的生成递归的进行特

萧人·2020-08-17 16:18

Halcon--图像识别--任意车牌

首先给大家介绍下两个算子connection算子：用于分离各个区域，之后可以进行特征选择union1算子：用前一个作用相反，可以将各个区域整合成一个区域。

stone_leaf_·2020-08-17 15:44

XGboost数据比赛实战之调参篇(完整流程)

这一篇博客的内容是在上一篇博客Scikit中的特征选择，XGboost进行回归预测，模型优化的实战的基础上进行调参优化的，所以在阅读本篇博客之前，请先移步看一下上一篇文章。

qinjianhuang·2020-08-17 15:11

python机器学习库keras——AutoEncoder自编码、特征压缩

也实现了特征选择的功能。比如手写体包含754个像素，也就包含754个特征，如果想用两个特征表示。在二维矩阵中就能识别手写体数字该怎么做呢。自编码器是无监督的学习。

数据架构师·2020-08-17 13:42

CART回归树及其实战

CART同样由特征选择而、树的生成及剪枝组成，既可以用于分类也可以用于回归。

huahuaxiaoshao·2020-08-17 12:04

Python中机器学习的特征选择工具

特征选择，即在数据集中查找和选择最有用的特征的过程，是机器学习的关键步骤。不必要的特征会降低训练速度、模型的可解释性，最重要的是会降低测试集的泛化性能。

hellozhxy·2020-08-17 05:20

分类决策树原理及实现(四)

四、构造决策树上一节讲到如何通过计算信息增益来进行特征选择。

xiaocong1990·2020-08-17 04:47

决策树算法原理和实现

决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。1.2算法思想通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：

xuxu96·2020-08-17 03:07

caret包介绍学习之train函数介绍

caret包在机器学习会经常用到，它可以进行：数据预处理，特征选择，建模与参数优化，模型预测与检验。

weixin_42712867·2020-08-17 03:58

Python之机器学习-波斯顿房价预测

目录波士顿房价预测导入模块获取数据打印数据特征选择散点图矩阵关联矩阵训练模型可视化波士顿房价预测导入模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfrommatplotlib.font_managerimportFontPropertiesfromsklearn.linear_model

weixin_30667301·2020-08-17 03:08

决策树

通常决策树学习包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理逻辑回归等不能解决的非线性特征数据缺点：可能

陨星落云·2020-08-17 01:55

决策树原理

绪论2.ID3和信息增益3.C4.5和信息增益率4.CART分类和回归树（ClassificationAndRegressionTree）4.1二叉分类树4.2二叉回归树5.树剪枝处理1.绪论决策树算法特征选择方法

人上人生之人·2020-08-17 01:45

机器学习问题的一般思路

定义问题1导入需要的类库和数据2对数据集进行瘦身处理3建立可视化数据集#理解数据通过描述性统计和可视化来观测数据#数据准备数据的预处理，并让数据更好的展示问题，以及输入与输出的关系1错误重复数据的筛选2特征选择

baoci5390·2020-08-17 00:15

聚类算法（三）

2）降维的两种方式特征选择主成分分析1.特征选择1.1定义：数据中包含冗余或无关变量，从原有特征中找出主要特征。

王涛涛.·2020-08-16 23:55

决策树_统计学习方法_学习笔记

决策树模型通常包含三个步骤：特征选择、决策树生成、局册数的修剪。决策树的思想主要来源于Quinlan在1986年

OliverLee456·2020-08-16 23:49

特征选择

特征工程：https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/80233161目录1概念2特征选择过程2.1搜索起点和方向2.2搜索策略2.2.1

意念回复·2020-08-16 21:57

RCNN、Fast-RCNN Faster-RCNN大致区别总结

提取proposal的时候计算机进行大量重复计算Fast改进：ROIpooling在fast中，作者将输入变为一整张图片，通过ROI再进行特征选择。

Serrie.·2020-08-16 20:44

Xiang Li

而特征工程里非常关键的一步就是特征选择。如果把机器学习比作是一个厨师做菜的过程，那么数据就是原材料（菜），模型可以理解为炒菜的方式（蒸、煮、炒、炖等等），算法就是这个厨师的炒菜水平。

Li xiang007·2020-08-16 16:04

【数据挖掘比赛】之 Null Importances（特征选择）

NullImportances在olivier大佬的kernel上看到的https://www.kaggle.com/ogrellier/feature-selection-with-null-importances，思想也很纯粹，最近也用了好多次，效果还不错。主要思想：通过利用跑树模型得到特征的importance来判断特征的稳定性和好坏。1）将构建好的特征和正确的标签扔进树模型中，此时可以得到

泉水豆花儿·2020-08-16 10:46

scikit-learn之聚类算法之K-Means

步骤直到更新前后的图心之间的距离小于设定的阈值；2、将数据集X中的点分配给离它最近的图心；3、根据属于每个图心的所有点，重新计算新的图心；上面的算法涉及两个问题：1、输入问题；将输入的文本、图像向量化，这属于特征选择问题

涛涛不绝蕾蕾于冬·2020-08-16 10:34

数据挖掘-理论与算法（公开课笔记一）

异常值与重复检测2.3.1Typeconversion&sampling类型转换与采样2.4.1DataDescription&Visualization数据描述与可视化2.5.1FeatureSelection特征选择

今天你DEBUG了吗·2020-08-16 09:02

特征工程笔记

特征工程特征工程特征抽取字段数据特征抽取文本特征抽取特征预处理：基本的处理-缺失值处理(pandas)归一化标准化特征降维特征选择主成分分析（PCA）线性判别分析法（LDA）使用sklearn进行数据挖掘特征工程数据和特征决定了机器学习的上限

心灵在路上·2020-08-16 09:19

机器学习特征工程 Python sklearn

特征处理是特征工程的核心部分，sklearn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理，特征选择，降维等。

Rp_·2020-08-16 09:09

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