粗糙集特征选择

机器学习中，有哪些特征选择的工程方法？

文章来自Ricequant实习生江嘉健，转载需授权最近一段时间，我们米筐科技量化策略研究团队在自己的策略研究平台上，做了一些量化分析方面的特征工程和特征选择研究。
Ricequant·2020-07-16 02:17

特征选择之卡方统计 Chi-Square

%%%dataset中的最后一列为分类类别，k为要选择的特征个数functionresult=chiAttributeEva(dataset,k)%character_ordercharacter_order=[];%thecountofclassesclasses=unique(dataset(:,size(dataset,2)));n=size(dataset,2)-1;fori=1:ncha
lengo·2020-07-16 01:30

特征选择-卡方检验用于特征选择

卡方分布若n个相互独立的随机变量X1、X2、…、Xn，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个随机变量的平方和Q=∑ni=1X2i构成一个新的随机变量，其分布规律称为卡方分布或χ2分布（chi-squaredistribution），其中参数n为自由度，记为Q∼χ2。图片引自百度百科卡方分布是由正态分布构造而成的一个新的分布，当自由度n很大时，χ2分布近似为正态分布。均值：E(
ldcadai·2020-07-16 01:10

特征工程(完)

如何构建一个完整的机器学习项目(一)机器学习数据集的获取和测试集的构建方法特征工程之数据预处理（上）特征工程之数据预处理（下）特征工程之特征缩放&特征编码这也是特征工程系列最后一篇文章，介绍特征提取、特征选择
spearhead_cai·2020-07-16 01:31

BAT机器学习面试1000题系列（第41~50题）

(C)A.根据内容检索B.建模描述C.预测建模D.寻找模式和规则43.以下哪种方法不属于特征选择的标准方法？(D)A嵌入B过滤C包装D抽样44.请用python编写
Hebborn_hb·2020-07-16 01:12

机器学习中特征选择概述

一、背景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，即是解出的参数会因为
苏三o_O·2020-07-16 00:14

Titanic生存率预测

文章目录1.提出问题2.理解数据2.1采集数据2.2导入数据2.3查看数据集信息3.数据清洗3.1数据预处理3.2特征工程3.2.1数据分类3.2.2特征选择4.构建模型4.1建立训练数据集和测试数据集
heluuu·2020-07-15 23:59

手把手教你用sklearn做特征工程

2.数据预处理3.特征选择4.降维1.什么是特征工程？有这么一句话在业界广泛流传，数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是
fuqiuai·2020-07-15 23:56

机器学习之决策树

算法剖析决策树学习主要分为特征选择和决策树的生成。所谓
叩丁狼教育·2020-07-15 23:03

002 预处理数据的方法总结（使用sklearn-preprocessing）

检查有没有缺失值，对确实的特征选择恰当方式进行弥补，使数据完整。对连续的数值型特征进行标准化，使得均值为0，方差为1。对类别型的特征进行one-hot编码。
堕落天使1996·2020-07-15 22:10

特征选择之卡方检验

卡方检验的核心思路就是通过比较观察值和理论值之间的差异来判定假设是否成立。具体做法如下两步1，先假设两个变量是独立的。2，计算理论值和观察值的实际偏差程度来判定是否接受假设。如果偏差较小，那么就接受假设，否则应该拒绝假设。那么怎么来计算偏差呢？我们假定理论值就是我们的所说的数学期望E，那么观察值就是我们实际看到数值x，那么两者之间的差就是偏差的大小了，如下：不过这个式子还是有点问题的，比如xi-E
北斗之首·2020-07-15 22:07

决策树算法总结（下：CART决策树）

文章目录一、CART树原理二、CART分类树2.1特征选择2.2建立流程2.3连续特征和离散特征的处理三、CART回归树四、CART树算法的剪枝4.1剪枝的损失函数度量4.2剪枝的思路4.3CART树的交叉验证
陈小虾·2020-07-15 21:05

特征工程以及特征选择的工程方法

关于特征工程（FeatureEngineering），已经是很古老很常见的话题了，坊间常说：“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。纵观Kaggle、KDD等国内外大大小小的比赛，每个竞赛的冠军其实并没有用到很高深的算法，大多数都是在特征工程这个环节做出了出色的工作，
张博208·2020-07-15 20:09

特征选择--scikit-learn

特征选择（FeatureSelection）:choosingasubsetofallthefeatures(theonesmoreinformative)。最终得到的特征选是原来特征的一个子集。
面向未来的历史·2020-07-15 19:14

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
Yaphat·2020-07-15 19:12

【特征工程】特征选择与特征学习

特征选择与特征学习在机器学习的具体实践任务中，选择一组具有代表性的特征用于构建模型是非常重要的问题。
JasonDing1354·2020-07-15 17:41

特征选择

转载自http://www.cnblogs.com/xiangshancuizhu/archive/2012/03/12/2392360.html先看看博客上大家是怎么认为的吧：如果用少量训练数据训练出来的模型（Ma）比使用全部数据但是经过特征裁剪训练出来的模型(Mb)性能还要高，那么能说明什么问题？这里面两个注意的地方，其一是少量数据产生的特征甚至还要比全部数据裁剪后的特征数量少很多，其二是如果
GH_HOME·2020-07-15 17:37

特征选择的方法

转载自https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5186226.html#commentform结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法作者：EdwinJarvis
Ritter_Liu·2020-07-15 15:19

特征选择 卡方检验

转自：https://my.oschina.net/u/1779843/blog/889694卡方检验（chisquaretest）能够是一种假设性检验的方法，它能够检验两个分类变量之间是否是独立无关的。它通过观察实际值和理论值的偏差来确定原假设是否成立，它按照以下步骤来检验两个分类变量是否是独立的。无关性假设假如，有了一些新闻文章，这些新闻的文章已经标好了类别，所以可以得到以下统计的信息。通过下
Ritter_Liu·2020-07-15 15:18

xgboost,sklearn:特征选择

1.利用xgboost画出对各个特征的重要性估计博客还是采用最基本的鸢尾花数据集xgboost中plot_importance可以画出对各个特征重要性的估计，这个估计的依据是在建立树的时候哪些特征经常被作为划分节点的依据.xgboost在选择特征的时候会使用函数get_score(),但是这个函数仅仅适用于树集合学习，对于线性学习不适合。get_score()的形式是这样的get_score(fm
名字就是个代号，我想不出什么好的·2020-07-15 14:57

特征选择简介

[转化率预估-4]特征选择简介2014/08/19机器学习、计算广告学特征选择ubiwang在机器学习中从原始信息中生成和选择特征被称为特征工程（FeatureEgineering）或者特征抽取（FeatureExtraction
首席安全官·2020-07-15 13:27

特征工程介绍

实践前需要安装sklearn库，它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。本文中使用sklearn中的IRIS（
Momodel·2020-07-15 12:15

机器学习（一）： python三种特征选择方法

特征选择的三种方法介绍：过滤型：选择与目标变量相关性较强的特征。缺点：忽略了特征之间的关联性。包裹型：基于线性模型相关系数以及模型结果AUC逐步剔除特征。
Catherine_In_Data·2020-07-15 12:27

机器学习在工程中使用要点

2、从特征提取——特征选择——特征降维。这两块的理论依据是信息论和系统工程。做信息熵和基尼
adamBug391·2020-07-15 11:42

子集选择

解决：特征选择（featureselection）或变量选择（variableselection）目前看到的一些方法有：子集选择：最优子集选
youngmilk·2020-07-15 11:33

工程中常用的特征选择方法

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。为什么？（1）降低维度，选择重要的特征，避免维度灾难，降低计算成本（2）去除不相关的冗余特征（噪声）来降低学习的难度，去除噪声的干扰，留下关键因素，提高预测精度（3）获得更多有物理意义的，有价值的特征不同模型有不同的特征适用类型？（1）lr模型适用于拟合离散特征（见附录）（2）gbdt模型适用于拟合连续数值特征（3）一般
xia_mi123·2020-07-15 10:12

关于数据挖掘中的Multicollinearity问题和时间序列预测

面对这个问题，不少Kernel做了特征选择，有基于VIF去除高度相关特征的，有用PCA降维的。此外，这个比赛的另一个难点在于，这是时间序列预测。
爱斯翠摩鸡·2020-07-15 07:00

吴恩达机器学习笔记（二）（多变量特征缩放，特征选择，正规方程）

当出现变量之间范围相差较大时，可以将其特征缩放标准化后，使梯度下降法的速度提高。下面的作业题中，X数据的第一列代表房间的面积，第二列代表房间数。相差过大所以需要特征缩放补充知识：标准差=根号方差。默认是std(x,0,1),第二个位置0代表方差的分母是n，1代表方差分母是n-1，第三个位置，0代表按照行来计算标准差，1代表按列来计算标准差。特征缩放函数(x=（x-u平均值）/标准差)functio
川酱·2020-07-15 07:36

基于sklearn的文本特征提取与分类

由于比赛结果不太好，就记录一下用sklearn做文本特征提取这一块吧，当时也参考许多的博文，如Featureextraction-sklearn文本特征提取和应用scikit-learn做文本分类以及文本挖掘之特征选择
weixin_34392435·2020-07-15 05:44

特征选择 - Filter、Wrapper、Embedded

Filtermethods:informationgainchi-squaretestfisherscorecorrelationcoefficientvariancethresholdWrappermethods:recursivefeatureeliminationsequentialfeatureselectionalgorithmsgeneticalgorithmsEmbeddedmeth
weixin_30394981·2020-07-15 03:13

用随机森林做特征选择

关于随机森林的介绍，可见本博客中http://blog.csdn.net/u014755493/article/details/70168009首先提出两个指标，特征重要性和分类精确度。一.特征重要性对于随机森林中的一颗决策树，其训练数据集是使用Bagging方法得到的，即套袋法，还有大约1/3的袋外数据我们可以用它进行特征重要性的度量，假设针对某个特征X，我们利用套袋法建立了一颗决策树T，然后用
绿岛小微米·2020-07-15 02:51

特征选择(Feature Selection)

交叉验证直接介绍k折叠交叉验证(k-foldcrossvalidation)：1.特征选择1.1相关系数先考虑对连续的输出y进行预测，皮尔森相关性系数为：Cov代表协方差，var代表方差，R(i)的估计定义为
花折泪·2020-07-15 01:47

文本中的特征提取与特征选择

特征提取BagofWords分词计算每个词出现的次数fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizervectorizer=CountVectorizer(min_df=1)corpus=['Thisisthefirstdocument.','Thisisthesecondseconddocument.','Andthethirdone
mstar1992·2020-07-15 01:32

机器学习中的特征——特征选择的方法以及注意点

转载自：http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/40019271关于机器学习中的特征我有话要说在这次校园招聘的过程中，我学到了很多的东西，也纠正了我之前的算法至上的思想，尤其是面试百度的过程中，让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法，机器学习是一个过程，这样的过程包括数据处理+模型训练，而数据处理又包括了特征提取，特征表示。模型训练中有训
酒酿小圆子～·2020-07-15 01:26

特征选择(feature selection)

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，主要想从以下几个方面介绍:-特征选择的动机–为什么要特征选择-常见的特征选择方法–如何特征选择-特征选择的效果一
天泽28·2020-07-15 01:45

机器学习深入与强化--工作流程与模型优化

之后非常重要的就是特征工程，它包括特征处理和特征选择两部分，首先是特征处理，针对不同类型的特征值进行处理。
Jerry_Fu24·2020-07-15 00:20

sklearn -- --特征选择（一）

###########################################################################################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
程序员孙大圣·2020-07-14 23:02

特征抽取与特征选择

特征抽取：特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射特征选择：特征选择后的特征是原来特征的一个子集特征抽取的方法主要是通过属性间的关系，如组合不同的属性得到新的属性，这样就改变了原来的特征空间。
walter1990·2020-07-14 23:29

线性回归和对率回归

是连续实值，故为回归问题；·损失函数：最小二乘；平方损失函数·正则化：L１正则化：Lasso回归；产生稀疏权值矩阵（指很多元素为0，只有少数是非零值的矩阵，也就是得到的线性回归模型大部分系数为0）；可用于特征选择
Selieyo·2020-07-14 22:48

特征选择与特征抽取

特征抽取和特征选择是DimensionalityReduction（降维）两种方法，但是这两个有相同点，也有不同点之处：1.概念：特征抽取（FeatureExtraction）:Creattingasubsetofnewfeaturesbycombinationsoftheexsitingfeatures
Michael_Shentu·2020-07-14 22:17

决策树---信息增益，信息增益比，基尼指数的理解

从给定的训练数据集中，依据特征选择的准则，递归的选择最优划分特征，并根据此特征将训练数据进行分割，使得各子数据集有一个最好的分类的过程。    
sealir·2020-07-14 22:15

sklearn实战-----4.降维算法PCA和SVD

期间，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；上周我们讲解特征工程，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
少奶奶的猪·2020-07-14 20:43

10、python随机森林代码案例

blog.csdn.net/qq_36327687/article/details/849448502优点01适合离散型和连续型的属性数据02对海量数据，尽量避免了过度拟合的问题03对高纬度的数据，不会出现特征选择困难的问题
UP Lee·2020-07-14 18:20

特征选择与稀疏学习

一、子集搜索与评价一般地，我们可以用很多属性/特征来描述一个示例，例如对于一个人可以用性别、身高、体重、年龄、学历、专业、是否吃货等属性来描述，那现在想要训练出一个学习器来预测人的收入。根据生活经验易知：并不是所有的特征都与学习任务相关，例如年龄/学历/专业可能很大程度上影响了收入，身高/体重这些外貌属性也有较小的可能性影响收入，但像是否是一个地地道道的吃货这种属性就八杆子打不着了。因此我们只需要
luckmia·2020-07-14 18:58

特征工程-特征选择

特征工程-特征选择特征选择特征选择-Filter特征选择-Wrapper特征选择-Embedded特征工程目的：从特征集合中挑选一组具有统计意义的特征子集，从而达到降维的效果。
无知书童·2020-07-14 17:56

【十】特征选择

无限假设集问题TheCaseofInfiniteH在上一讲中我们讲解了有限假设集的情况，在这一讲中我们将把它扩展到无限假设集的情况上。我们先思考一种直观的思路。假设我们有一个无限假设集，它被d个参数描述。当我们将其存在计算机中时，如果以双精度浮点格式存储，则存储一个数需要64bit的空间，所以存储假设集中的一种假设就需要64dbit这么大的空间。由于计算机中一位只表示0和1，因此我们的“无限”假设
禛zhen·2020-07-14 13:30

特征工程

E5%B8%B8%E5%B9%B3%E6%BB%91特征工程更新时间：2018-05-02目录主成分分析特征尺度变换特征离散特征异常平滑随机森林特征重要性GBDT特征重要性线性模型特征重要性偏好计算过滤式特征选择窗口变量统
kingzone_2008·2020-07-14 13:45

python数据降维的几个常用操作

一、基于特征选择的降维基于sklearn的feature_selection进行特征选择SelectPercentile将变量集中的特征变量与目标变量根据指定函数进行分析打分，只保留用户指定百分比的最高得分的特征
景韦·2020-07-14 12:10

深度学习入门介绍

一般的机器学习处理流程如下：传感器获得数据——>预处理——>特征提取——>特征选择——>推理,预测或识别。
jlz2012·2020-07-14 12:22

特征选择

特征选择作者jacksu在简书关注2017.08.0900:18字数1252阅读255评论1喜欢2一个基本的数据挖掘场景如下：数据挖掘.jpg从上面的数据挖掘场景可知，当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征
javastart·2020-07-14 12:49
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