粗糙集特征选择第41页

BAT机器学习特征工程工作经验总结(四)如何做特征选择

除了采用降维算法之外，也可以通过特征选择来降低特征维度。特征选择的方法很多:最大信息系数(MI

weixin_bread2008·2020-08-01 05:44

python数据挖掘--特征工程篇（附代码）

哑编码对某一列数据进行pandas自带的（定性数据哑编码，定量数据二值化），并附上名字pd.get_dummies(all['MSSubClass'],prefix='MSSubClass')2.卡方特征选择从已有的特征中选择出影响目标值最大的特征属性常用方法

睡醒了的小码媛·2020-08-01 05:28

数据竞赛（三）特征构造与特征选择

特征构造与特征选择十分重要，本文学习了一些特征构造和选择方法。

雪糕cool·2020-08-01 05:37

特征提取，特征选择

参考文献特征提取是机器学习的准备工作。一、特征大体上分几种呢有人分：highfeatures和lowfeatures.highfeatures指比较泛的特征；lowfeatures指相对具体的特征。有人分：具体特征，原始特征（不加工raw），抽象特征。总体上，LowLevel比较有针对性，单个特征覆盖面小（含有这个特征的数据不多），特征数量（维度）很大。HighLevel比较泛化，单个特征覆盖面大

weixin_34235135·2020-08-01 04:50

机器学习中，有哪些特征选择的工程方法？

www.zhihu.com/question/28641663/answer/41653367查看全部5个回答91赞同反对，不会显示你的姓名严林，做过几个机器学习系统陈新鹏、TerryMeng、烤红薯等人赞同特征选择是特征工程中的重要问题

weixin_34162228·2020-08-01 04:49

机器学习——特征工程之特征选择

1.特征选择1.过滤法1）方差筛选方差越大的特征，我们认为一般比较有用，设定方差阈值，舍弃方差小于阈值的特征2）相关系数筛选主要用于输出连续值的监督学习算法中，计算所有训练集中各个特征与输出值之前的相关系数

_大太阳_·2020-08-01 02:41

特征工程（补充）--特征组合

特征组合变化也属于特征选择的一种手段，这部分工作可发挥的空间就看你的想像力和经验了。这里的组合变化远不限于把已有的特征加减乘除（比如KernelTricks之类）。

JepsonWong·2020-08-01 02:05

Udacity机器学习入门——特征选择

练习：一个新的安然特征练习poi_flag_emal.pyiffrom_emails:ctr=0whilenotfrom_poiandctr0.2:print"featureno",indexprint"importance",featureprint"word",words[index]vectorize_text.pystopwords=["sara","shackleton","chris"

张文彬彬·2020-08-01 01:14

周志华《Machine Learning》学习笔记（13）--特征选择与稀疏学习

上篇主要介绍了经典的降维方法与度量学习，首先从“维数灾难”导致的样本稀疏以及距离难计算两大难题出发，引出了降维的概念，即通过某种数学变换将原始高维空间转变到一个低维的子空间，接着分别介绍了kNN、MDS、PCA、KPCA以及两种经典的流形学习方法，k近邻算法的核心在于k值的选取以及距离的度量，MDS要求原始空间样本之间的距离在降维后的低维空间中得以保持，主成分分析试图找到一个低维超平面来表出原空间

努力进行光合作用·2020-08-01 01:31

模型选择和特征选择经验总结

模型以及特征选择机器学习的关键部分无外乎是模型以及特征选择模型选择常见的分类模型有：SVM，LR，NavieBayesian，CART以及由CART演化而来的树类模型，RandomForest，GBDT

mishidemudong·2020-08-01 01:56

特征工程之特征选择

一、为什么要做特征选择？如果一个模型在训练数据上的表现比在测试数据上要好很多，这就表示这个模型过拟合了。

修炼之路·2020-08-01 00:51

Datawhale -数据挖掘 - task2:特征衍生+特征挑选

任务说明特征衍生特征挑选：分别用IV值和随机森林等进行特征选择……以及你能想到特征工程处理特征衍生特征衍生：利用个人（专家）经验来提取出数据里对结果影响更大的特征，往往是原有数据特征字段通过加减乘除等操作生成新的字段

予亭·2020-07-31 23:46

机器学习----数据特征预处理---数据降维

2.具体方法：1)特征选择冗余:部分特征的相关度高，容易消耗计算性能噪声:部分特征对预测结果有影响。

郑德帅·2020-07-31 22:57

python创建一个特征选择分类器

导入相应的模块fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()X,y=iris.data[:,:],iris.targetfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.naive_ba

Adm1rat1on·2020-07-31 22:43

特征工程（1）：特征提取、特征构建、特征选择的区别

常见的特征提取、特征构建、特征选择三个概念有着本质不同：（1）特征提取：是指通过函数映射从原始特征中提取新特征的过程，假设有个原始特征(或属性)表示为，通过特征提取我们可以得到另外一组特征，表示为，

满腹的小不甘·2020-07-31 21:36

特征选择与数据降维(特征提取)

降维降维的方法：结合专业知识剔除或合并类别通过数据概要来发现变量间的信息重叠(并剔除或合并类别)对数据进行转换，例如将分类型变量转换为数值型变量使用如主成分分析(PCA)这样的自动降维技术来创建一系列新的变量(原变量的加权平均)。这些变量互不相关，并且其中很小的一个子集就包含了原始数据中很大一部分信息(因此我们可以只使用新变量集的一个子集来实现降维)。可以利用一些数据挖掘的方法：如回归模型、分类和

林夕雨小月·2020-07-31 19:57

达观杯--特征工程5（特征组合）

前面已经用各种方法对数据集中‘Word’进行了处理，主要是向量化包括countVectorizer等，也有特征降维（特征选择）等工作。

key_points·2020-07-31 19:39

特征处理和特征选择

特征处理之统计特征历届的Kaggle/天池比赛，天猫/京东排序和推荐业务线里模型用到的特征1.加减平均：这个用户所买商品高于所有用户购买商品平均价格的多少（权衡一个人的消费能力），用户连续登录天数超过平均多少（表明这个用户对该产品的黏性）2.分位线：商品属于售出商品价格的多少分位线处。（比如20%，说明20%的人买东西都不会低于这个价格）。3.次序型：排在第几位。4.比例型：电商中，某商品在某电商

baidu-liuming·2020-07-31 17:31

工业数据分析预处理

工业数据预处理过程（带时间标签）：数据整合（不同来源数据统一形式，时间对齐）特征选择数据清洗（坏点剔除、噪声滤波、缺失值处理）数据整合带时间标签的数据统一时间戳由于不同来源的工业数据时间间隔和时间点可能不同

fcy^<^·2020-07-31 17:33

Python机器学习库sklearn数据预处理，数据集构建，特征选择

fromIPython.displayimportImage%matplotlibinline#Addedversioncheckforrecentscikit-learn0.18checksfromdistutils.versionimportLooseVersionasVersionfromsklearnimport__version__assklearn_version处理缺省值import

Young_win·2020-07-31 16:24

模型选择之特征选择

举个文本分类的例子，在文本分类的任务中，特征数量p远大于训练样本数n，而我们又知道特征里面有很大一部分是和类别无关的，因此我们就会想到用特征选择来把与类别相关的特征选出来。

chenzhijay·2020-07-31 16:19

交叉验证（Cross-Validation）和特征选择（Feature Selection）

交叉验证（Cross-Validation）：以下简称交叉验证(CrossValidation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(trainset),另一部分做为验证集(validationset),首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类器的性

caimouse·2020-07-31 16:13

mrmr 最大关联度-最小冗余度特征选择

在做特征选择时，可能面临两个问题：特征与类别预测有多大相关性，特征之间有多大冗余度。

我很平凡的·2020-07-31 16:28

特征选择-（一）特征选择简介

不过，也有一些自动化的方法能够选择出与问题最为相关的特征，这就是特征选择。在阅读了本文之后，你将了解到不同特征选择方法，我们也为你提供了一个清单，

couthz·2020-07-31 15:12

【数据分析】特征工程中的特征构造、特征提取、特征选择

目录特征构造（FeatureConstruction）特征抽取（FeatureExtraction）特征选择（FeatureSelection）过滤法（Filter）包装法（Wrapper）集成法（Embedded

YYIverson·2020-07-31 15:21

机器学习中特征选择概述

1.背景1.1问题在机器学习的实际应用中，特征数量可能较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相关性，容易导致如下的后果：（1）特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长，模型也会越复杂。（2）特征个数越多，容易引起“维度灾难”，其推广能力会下降。（3）特征个数越多，容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题，导致模型效果下降。（4）对于模型来说，可能会导致不适定的情况，即是解出的

iFun0·2020-07-31 14:01

sklearn（5）—— 降维算法

1概述1.1从什么叫“维度”说开来我们不断提到一些语言，比如说：随机森林是通过随机抽取特征来建树，以避免高维计算；再比如说，sklearn中导入特征矩阵，必须是至少二维；在特征工程中，还特地提到了，特征选择的目的是通过降维来降低算法的计算成本

帆_5021·2020-07-31 13:57

核PCA与PCA的精髓和核函数的映射实质

1.PCA简介遭遇维度危机的时候，进行特征选择有两种方法，即特征选择和特征抽取。特征选择即经过某种法则直接扔掉某些特征，特征抽取即利用映射的方法，将高维度的样本映射至低维度。

weixin_34233421·2020-07-31 12:22

决策树/DT（Decision Tree）

决策树作为一种解释性好、训练效率高、理解简单的机器学习算法，在特征选择等领域用的非常广泛。算法释义决策树通过递归地进行特征选择，将训练集数据D进行分类最终生成一颗由节点和有向边组成的树结构。

大雄的学习人生·2020-07-31 12:06

浅析特征抽取的经典算法PCA

而特征抽取和特征选择都是降维的重要方法，针对于thecurseofdimensionality(维数灾难)，都可以达到降维的目的，但是这两种方法有所不同。

getech·2020-07-31 11:25

【Scikit-Learn 中文文档】特征选择 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/feature_selection.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/feature_selection.html官方文档:http://scikit-learn.org/stable/GitHub:https://git

那伊抹微笑·2020-07-30 20:14

主动特征选择-目标跟踪

摘要：基于检测的自适应跟踪已经被广泛研究了且前景很好。这些追踪器的关键理念是如何训练一个在线有识别力的分类器，这个分类器可以把一个对象从局部背景中分离出来。利用从检测目标位置附近的当前帧中提取的正样本和负样本不断更新分类器。然而，如果检测不准确，样本可能提取的不太准确，从而导致视觉漂移。最近，基于跟踪的多实例学习(MIL)已经在某些程度上提出了一些解决这些问题的办法。它将样本放入正负包中，然后通过

xudong_98·2020-07-30 18:44

2017年8月29日

今天在工位上打瞌睡补觉时居然不小心补到了九点半，希望不要太过显眼（擦汗上午折腾特征选择，发现能把PBOC特征的效果提高1到2个百分点，但是全部合在一起的话反而降低了……就很谜把excel表格里的特征整理到

真昼之月·2020-07-30 17:50

sklearn库之数据表示与特征工程

本文主要包含两大部分，第1部分为对特征数据的变换，尤其对复杂度较低的模型，例如线性模型非常有用，第2部分为特征选择。

xylbill97·2020-07-30 06:26

01 机器学习的流程

2、特征选择（特征工程）与模型构建好的数据要能够提取出好的特征才能真正发挥效力，数据在喂进算法之前需要将

JunqiangZhang·2020-07-30 05:16

数据挖掘笔记-特征选择-算法实现-1

人生偌只如初见·2020-07-30 05:44

决策树算法

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。特征选择：通过一种衡量标准，来计算通过不同特征进行分支选择后的分类情况，找出来最好的那个当成根节点，以此l类推，而衡量的标准就是熵。

nextdoor6·2020-07-29 21:37

房价租金预测竞赛总结3：特征工程

房价租金预测竞赛总结3：特征工程前言导入包和数据特征合并计算统计特征groupby方法生成统计特征聚类方法log平滑特征选择相关系数法wrapperEmbedded基于惩罚项的特征选择法基于树模型的特征选择法前言在上一篇中

右禺·2020-07-29 19:35

第1139期AI100_机器学习日报(2017-10-31)

AI100_机器学习日报2017-10-31机器翻译评测——BLEU算法详解@IT技术头条使用Word2vec进行概念搜索@网路冷眼特征选择常用算法@大数据_机器学习Kaggle文本建模基础与技巧@爱可可

机器学习日报·2020-07-29 16:16

python数据分析及特征工程（实战）

1.1单属性分析1.1.1异常值分析1.1.2分布分析1.1.3对比分析1.1.4结构分析1.2多属性分析1.2.1假设检验1.2.2相关系数1.2.3主成分分析PCA2.特征工程2.1数据清洗2.2特征选择

Donreen·2020-07-29 15:09

PCA 与 eigenfaces

特征选择和PCA操作应该先执行哪个？应该先执行PCA，在此基础上再执行特征选择。严禁颠倒顺序，除非对噪音特征有十足的把握可以删除。特征脸eigenfaces是什么?

Dorts·2020-07-29 10:43

Feature extraction（特征提取，不是特征选择）

1、首先澄清两个概念：特征提取和特征选择（FeatureextractionisverydifferentfromFeatureselection）。

mmc2015·2020-07-29 10:13

sklearn 特征选择与特征抽取 —— feature_selection、feature_extraction

1.feature_selection首先，我们以利用scikit-learn对数据进行逻辑分析为例，进行说明scikit-learn的使用流程。首先进行特征筛选（featureselection），特征筛选的方法有很多，主要包含在scikit-learn的feature_selection库中，GenericUnivariateSelectSelectFprVarianceThresholdf_

Inside_Zhang·2020-07-29 10:27

【NLP傻瓜式教程】手把手带你RCNN文本分类(附代码)

传统的文本分类工作主要分为三个过程：特征工程、特征选择和不同分类机器学习算法。1.1特

风度78·2020-07-29 09:45

じゅういち：data yu 处理

这里给出数据预处理的常用流程去除唯一属性处理缺失值;属性编码数据标准化、正则化特征选择;主成分分析。主成分介绍过这里主要介绍前面的几个常用流程

fgh431·2020-07-29 07:18

决策树之信息熵的理解

本节将通过特征选择、剪枝，介绍如何根据已有的样本数据建立一棵决策树。首先介绍下特征选择。选择一个合适的特征作为判断节点，可以快速的分类，减少决策树的深度。

简从。·2020-07-29 05:09

gensim lda文本无监督分类实现（有代码）

原理讲解在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途

总裁余·2020-07-29 05:58

Python 特征工程丨数析学院

在数据分析中，特征选择往往是我们面临的首要难题，本节将向大家介绍Scikit-Learn提供的特征工程相关工具，以便我们在Python中更好地对模型的特征进行处理。

Datartisan数据工匠·2020-07-29 05:59

R：特征选择算法

library(Boruta)traindata=read.csv("train.csv",header=T,stringsAsFactors=F)#gsub功能被用来将一种表达式用另一种方式代替str(traindata)names(traindata)=gsub("_","",names(traindata))#检查一下数据集是否有缺失值summary(traindata)#用NA代替所有的空

老三是只猫·2020-07-29 03:53

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