粗糙集特征选择

Python scikit-learn机器学习工具包学习笔记：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要。剔除那些不重要的指标。
weixin_30897079·2020-08-10 02:04

决策树

一般而言，决策树的生成包含了特征选择、树的构造、树的剪枝三个
沙滩捡贝壳的小男孩·2020-08-10 02:12

sklearn - 特征工程 - 特征选择

api：fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold噪声：某些特征对预测结果有负影响，还产生误差。冗余：两特征之间相似度高，数值接近，或成倍数关系。都纳入计算，消耗计算机性能。假如一列特征C，每个样本的c特征都是趋于相同的值(方差小)：这个特征不具有代表性，因为每个样本的这个特征都是接近的值。应该被删除VarianceThreshold：
来杯柠檬茶·2020-08-10 01:12

[Sklearn应用] Feature Selection 特征选择（一） SelectFromModel

此内容在sklearn官网地址：http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.htmlsklearn版本：0.18.2sklearn.feature_selection Themodulecanbeusedforfeatureselection/dimensionalityreductiononsamplesets,eithert
scxyz_·2020-08-10 01:43

机器学习实战（三）：Kaalge比赛Google QUEST Q&A Labeling

概览一、前言1.问题2.数据3.特征选择4.数据后处理三、搭建模型1.bert模型（base）2.Robert模型一、前言1.问题Kaggle比赛GoogleQUESTQ&ALabeling是一个文本分类问题
博途慧算·2020-08-09 22:53

特征选择

在实际的项目中，数据的预处理对我们最后的结果也会产生很大的影响，其中特征选择就是一个很重要的预处理过程，从字面意思也就是说我们可能不会使用所有的属性放入模型中进行训练，而是选择一些与结果有着直接联系的重要属性放入模型中进行训练
Lavender-csdn·2020-08-09 21:18

sklearn特征选择 保留特征名称

经过特征选择后，数据变成了array类型，并失去了特征名称，查询资料后没有找到直接保留特征名称的方法。但是有一个get_support函数，可以保留提取出来的特征索引。
秃头崽崽·2020-08-09 19:18

06_特征选择，特征选择的原因，sklearn特征选择API

1、特征选择在现实生活中，一个对象往往具有很多属性（以下称为特征），这些特征大致可以被分成三种主要的类型：1、相关特征：对于学习任务（例如分类问题）有帮助，可以提升学习算法的效果；2、无关特征：对于我们的算法没有任何帮助
to.to·2020-08-09 17:31

特征选择

参考文章：https://www.cnblogs.com/pinard/p/9032759.html和西瓜书特征选择是数据预处理的一种，主要有三种方式：过滤式选择，包裹式选择和嵌入式选择。
一路没你·2020-08-09 16:12

基于条件熵的特征选择

由于现在在做特征选择相关内容，之前没有太多编程的经验，所以初期对我来说有点难。现在通过写博客的方式来记录一下。本篇博客只要是针对只包含离散属性的数据集，基于条件熵来实现特征选择的python实现。
爱吃甜品的小朋友·2020-08-09 16:00

灵玖NlpirParser智能挖掘平台文本分类过滤系统

为此引入了文本分类过滤中常用的特征选择过程。
weixin_34144450·2020-08-09 14:23

文本分类与SVM

1.2特征选择文本分类中最著名的特征提取方法就是向量空间
半亩方塘code·2020-08-09 09:36

《数据科学概论》Python上机练习

，请参考https://blog.csdn.net/xiongpai1971/article/details/89364071Python与机器学习初步1，（决策树-易）通过信息增益，进行决策树第一个特征选择
xiongpai1971·2020-08-09 03:59

实现二维数组排序

最近在研究粗糙集、遗传算法、人工神经网络。在遗传网络计算适应性分数上，需要建立索引，要对二维数组排序。刚刚开始还感觉无从下手，最后应用c++库函数qsort轻松解决。
破茧quant·2020-08-09 02:28

【java办公自动化（8）】-- 朴素贝叶斯自动新闻分类

1、特征表示一篇新闻中，可以把新闻中出现的词作为特征向量表示出来，如X={昨日，是，国内，投资，市场…}2、特征选择特征中由于一些词对
艳学网·2020-08-08 21:14

opencv图像处理学习（三十三）——轮廓检测

图像中目标物体的形状检测是图像识别中重要的技术之一，对物体进行检测并提取首先需要做的就是提取物体的轮廓信息，然后再通过轮廓点集特征选择相应的算法进行处理，最后可得到物体的形状信息。
光电的一只菜鸡·2020-08-08 19:48

特征构建：生成多项式特征

解释下特征构建、特征抽取和特征选择：1、当数据拿到手里后，首先需要从现有数据中挑选或将现有数据进行变形，组合形成新特征，此过程称为特征构建。
levy_cui·2020-08-08 17:41

03-决策树

决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。决策树场景一个叫做"二十个问题"
Cherry_cool·2020-08-08 12:49

【机器学习基础】PCA主成份分析算法

特征提取和特征选择（FeatureExtractionandselection）特征提取：主成分分析PCA：principalcomponentanalysis1947特征选择：自适应提升算法AdaBoost1995
codedrinker·2020-08-08 10:19

粗糙集的概念和一些例子

粗糙集的概念和一些例子粗糙集理论是一种研究不精确，不确定性知识的数学工具。
数据挖掘者·2020-08-08 03:19

机器学习：文本挖掘之特征选择

题目：下列哪个不属于常用的文本分类的特征选择算法？
计科小白兔·2020-08-07 23:05

决策树ID3和C4.5的区别

主要描述里ID3和C4.5的区别和改进，C4.5的优缺点，以及信息增益与信息增益比的计算方法区别ID3使用信息增益作为特征选择的度量C4.5使用信息增益比作为特征选择的度量信息增益g(D,A)=H(D)
yin_hei·2020-08-07 22:41

小嘿嘿之关联规则（Aprior&FTree）&特征选择&数据归约

特征选择是指从已有的M个特征中选择N个特征使得系统的特定指标最优化，是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关键的数据预处理步骤。
xyxuyue·2020-08-07 22:27

通过线性回归模型及优化实现AQI分析与预测

3.3关于空气质量的验证3.4通过线性回归建模及优化，对空气质量进行预测3.4.1特征选择3.4.2异常值处理3.4.3分箱离散化3.4.4残
Jahree·2020-08-07 21:04

python数据分析实战之AQI预测

文章目录1、加载相关库和数据集2、数据处理和转换2.1简单的数据处理2.2数据转换3、建立基模型4、特征选择4.1RFECV4.2使用RFECV进行特征选择5、异常值处理5.1使用临界值进行填充5.2分箱离散化
恋恋风尘hhh·2020-08-07 21:00

2020-03-09-sklearn-DTs

决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。常见的决策树算法：ID3，C4.5，CART环境配置sklearn更新最新版本时，显示“
池池小姐·2020-08-07 18:37

特征选择：Boston house prices 数据集分析(R 语言)

Howthechoosethefeatures?怎样选择特征?constructamultivariatelinearmodelusingalltheprovidedfeaturesandchoosethosewith0.001significancelevel(or0.01,0.05significancelevel)使用所有的特征建立多元线性回归模型并且选择那些具有高显著性的特征plottin
starflyyy·2020-08-07 18:26

决策树的Cart算法及案例

在最优特征选择上，Cart算法采用基尼系数增益率作为判别标准（这里区别于ID3的信息增益和C4.5的信息增益率）。基尼系数和分类数算法
轻轻一point·2020-08-07 17:45

决策树和随机森林

决策树之特征选择依据决策树由根节点、非叶子节点和叶子节点三部分组成。信息熵：代表了信息的程度，类别数越多，熵值越大，信息越丰富；类别数越少，熵值越小，信息量越小。
qq_41627642·2020-08-07 17:42

基于自然语言处理的垃圾信息过滤方法

SpamFilteringMethodBasedonNaturalLanguageProcessing目录摘要Abstract1垃圾信息过滤技术1.1基于黑白名单的过滤技术1.2基于行为模式的过滤技术1.3基于社交平台举报机制的过滤技术1.4基于关键字的过滤技术1.5基于规则的过滤技术1.5.1粗糙集
失去斗志的菜鸟·2020-08-07 17:05

【ML算法】随机森林算法的总结（一）之决策树

决策树学习主要包括3个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。决策树学习常有的算法有ID3、C4.5、CART。
六毛吧·2020-08-07 16:46

机器学习之特征选择

特征选择方法初识：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。
EuclideanSpace·2020-08-07 14:22

机器学习算法总结--决策树

决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则，也可以说是由训练数据集估计条件概率模型。
spearhead_cai·2020-08-07 14:05

机器学习算法：决策树（decision tree）

目录决策树模型决策树学习特征选择信息增益(InformationGain)信息增益比(InformationGainRatio)决策树生成ID3算法C4.5算法决策树剪枝CART算法（classificationandregressiontree
空腹熊猫·2020-08-07 13:48

机器学习之决策树原理及其python实现

机器学习之决策树原理及代码实现写在前面决策树1.决策树的定义2.决策树我的理解特征选择信息增益信息增益比算法实现ID3算法C4.5算法CART决策树三种算法的对比写在前面这是我开始入坑的第一篇博客，全部内容基于我的理解和参考博客
cug_humoumou·2020-08-07 13:25

决策树算法总结

一般而言一棵“完全生长”的决策树包含，特征选择、决策树构建、剪枝三个过程，这篇文章主
SumResort_YangHao·2020-08-07 12:24

机器学习之决策树(Decision Tree)①——基本概念及思想

特征选择启发式学习启发式构建决策树过程贪心指标与建树方法信息增益与决策树算法启发式学习的两个问题决策树的剪枝决策树模型优缺点参考什么是决策树?
门前大橋下丶·2020-08-07 11:17

决策树的几种类型差异

生成决策树一般包含三个步骤：特征选择决策树生成剪枝决策树算法种类决策树主要有ID3,C4.5,C5.0andCART几种，ID3,C4.5,和CART实际都采
weixin_33811539·2020-08-07 10:32

决策树的面试看这一篇就够了

文章目录0.前言1.决策树模型和学习2.特征选择2.1问题概述2.2信息增益2.3信息增益比3.决策树生成3.1ID3算法3.2C4.54.决策树剪枝5.CART算法5.1CART生成灵魂拷问实战0.前言
LotusQ·2020-08-07 10:49

决策树的特征选择之1：香农熵、基尼指数、误分类误差

特征选择是决策树学习的重要内容，本文讨论的特征指标是香农熵、基尼指数和误分类误差。不纯度度量决策树学习的关键在如何选择最优划分属性。
Zen of Data Analysis·2020-08-07 10:47

监督式学习 -- 分类决策树（一）

通常会有三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。
鱼萌_幸福路·2020-08-07 10:40

用户画像

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（三
weixin_44422539·2020-08-06 13:27

用户画像（逻辑回归）

基于用户搜索关键词数据为用户打上标签（年龄，性别，学历）整体流程如下：文章目录1.数据预处理1.1编码方式转换1.2对数据搜索内容进行分词与词性过滤2.特征选择2.1建立word2vec词向量模型2.2
王大阳_·2020-08-06 13:50

电费敏感数据挖掘二: 文本特征构造

电费敏感数据挖掘一:数据处理与特征工程目录:四.处理文本特征4.1结巴分词4.2处理手机号,户号等后面连接的号码4.3加入文本特征五.文本特征筛选5.1构建数据集5.2稀疏矩阵5.3构造tf-idf特征5.4基于特征选择来降维保存文本特征四
弎见·2020-08-06 13:13

美国人口普查数据预测收入sklearn算法汇总2: 特征编码, 特征选择, 降维, 递归特征消除

接六.对特征进行编码pd.get_dummies()one_hot_cols=dataset_bin.columns.drop('predclass')dataset_bin_enc=pd.get_dummies(dataset_bin,columns=one_hot_cols)print(dataset_bin_enc.shape)dataset_bin_enc.head()(48842,105
弎见·2020-08-06 12:17

no.20 算法 模型 步骤

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·2020-08-04 23:11

使用sklearn做特征工程

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
或许快要下雪了吧·2020-08-04 17:55

特征工程-特征选择、特征表达、特征预处理

本文关注于特征选择部分。后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。
或许快要下雪了吧·2020-08-04 17:55

特征选择方法详解Part1-方差分析、Pearson、Spearman

2.1PearsonCorrelationCoefficient2.1.1原理2.1.2Notice2.1.3使用示例2.2SpearmanCorrelationCoefficient2.2.1原理2.2.2Notice2.2.3使用示例3.后续特征选择系列
KK.J·2020-08-04 14:44

特征选择方法详解Part2-卡方检验、互信息(Mutual Information)

Content1.单变量分析1.1卡方检验1.1.1原理1.1.2使用示例1.2互信息（MutualInformation）1.2.1原理1.2.1.1互信息（MutualInformation）定义一定义二定义三1.2.1.2NormalizedMutualInformation1.2.1.3AdjustedMutualInformation1.2.2Notice1.2.3使用示例2.后续特征选
KK.J·2020-08-04 14:44
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