Lasso特征选择

使用scikit-learn进行特征选择

参考文章：《特征工程入门与实践》——第5章特征选择：对坏属性说不信用卡逾期数据集：creditcardclientsDataSet本文代码开源链接：FeatureSelection本文主要以信用卡逾期分类任务作为案例
活用数据·2023-09-21 18:25

岭回归与LASSO回归：解析两大经典线性回归方法

文章目录引言岭回归（RidgeRegression）实战---岭回归LASSO回归（LASSORegression）实战---LASSO回归岭回归和LASSO哪个更容易是直线岭回归与LASSO回归的应用
小馒头学python·2023-09-21 17:19

wenwen的Scalers Talk第四轮新概念朗读持续力训练Day6 20181013

IhavejustmovedtoahouseinBridgeStreet.Yesterdayabeggarknockedatmydoor.Heaskedmeforamealandaglassofbeer.Inreturnforthis
姝玥儿·2023-09-21 15:54

next.js/react 使用eventBus/注册全局变量

exportinterfaceListener{cb:Function;once:boolean;}exportinterfaceEventsType{[eventName:string]:Listener[];}exportdefaultclassOnFire
Call_me_small_pure·2023-09-21 13:21

linux下两个线程交替打印5次,两个线程交替打印偶数和奇数

第一种方法，使用{Object#wait()},{Object#notify()}的方式publicclassOldEvenTest{publicstaticvoidmain(String[]args)
清清清飏·2023-09-21 11:24

两个线程交替打印1-100的多种方式

一、不使用锁，利用volatile实现//两个线程，一个打印奇数，一个打印偶数publicclassOneToHundred{staticvolatileintflag=0;publicstaticvoidmain
sun_abcd·2023-09-21 11:23

MFC主框架和视类PreCreateWindow()函数学习

VC++生成的单文档应用程序中，主框架类和视类均具有PreCreateWindow函数；从名字可知，可在此函数中添加一些代码，来控制窗口显示后的效果；并且它有注释说明，ModifytheWindowclassorstylesherebymodifyingtheCREATESTRUCTcs
bcbobo21cn·2023-09-21 11:47

Underdog days: the FIFA World Cup

:theFIFAWorldCupUnderdog处于劣势的人（或团队、国家等）；弱者；比赛前不被看好者FIFA国际足联；国际足球联合会FédérationInternationaledeFootballAssociation
邮差在行动·2023-09-21 08:31

最新波士顿房价预测多元线性回归模型代码（最小二乘，岭回归，Lasso）及其数据集

一.前言大家可以发现，网上大部分找的代码会运行报错，这是更新后的代码。最近机器学习的实验课要求做这个，本来是让GPT写，或者找别人的代码搬运过来，结果发现这个波士顿的数据集在sklearn更新中被删除了，正是因为如此，网上或者GPT都是使用sklearn的数据集所以运行报错，需要自己找数据集才能运行。故就自己学着写了。也为后续也有这个学习需求的朋友们提供这个代码来学习。需要数据集的私信我。二.实验
学习ing的小豫·2023-09-20 23:17

JavaBean中属性的第二个字母大写，反序列化失效问题

test")publicResporgClientIdentityIdentify(@RequestBodyRequestDto){//xxx}Bean中有一个属性@Setter@GetterpublicclassOrgClientIdentityIdentifyReqDtoextendsBaseReqDtoimplemen
Ncatkins·2023-09-20 21:42

R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据|附代码数据

本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归，GLM和Cox回归模型的正则化，特别是最小最大凹度惩罚函数(MCP)和光滑切片绝对偏差惩罚（SCAD），以及其他L2惩罚的选项（“弹性网络”）。
·2023-09-20 21:16

R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据|附代码数据

本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归，GLM和Cox回归模型的正则化，特别是最小最大凹度惩罚函数(MCP)和光滑切片绝对偏差惩罚（SCAD），以及其他L2惩罚的选项（“弹性网络”）。
·2023-09-20 21:44

R语言RStan MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24456原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于RStan的研究报告，包括一些图形和统计输出。如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯。\但是，你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写Metropolis-Hastings代码，优化接受率和提议分布，或者你可以使用RStan。Hamilto
·2023-09-20 21:13

Could not initialize class org.jetbrains.kotlin.gradle.plugin.sources.DefaultLanguageSettingsBuilder

gradle项目引入kotlin时报错Failedtonotifyprojectevaluationlistener.Couldnotinitializeclassorg.jetbrains.kotlin.gradle.plugin.sources.DefaultLanguageSettingsBuilderKtCouldnotinitializeclassorg.jetbrains.kotlin
archie_7·2023-09-20 16:46

机器学习实战【泰坦尼克号沉船预测】（附python代码）

典型的回归问题，希望在此过程中熟练掌握机器学习的基本流程，数据预处理与特征选择的思路。同类型经典赛题：阿里云天池大赛的工业蒸汽量预测问题。
百无一用是书生_helloworld·2023-09-20 13:39

比纯生信快多了，10分钟就能完成这篇SCI的分析内容

1、利用单因素logistics回归分析和lasso回归筛选因素2、构建多因素logistics回归模型并绘制列线图3、绘制校准图4、绘制决策曲线图就是这么简单，做
SCI狂人团队·2023-09-20 13:34

设计模式：观察者模式（C++实现）

以下是一个简单的C++观察者模式的示例：#include#include#include//观察者基类classObserver{public:virtualvoidupdate(intvalue
wydxry·2023-09-20 07:39

java8 Stream字段排序sorted()

publicclassOrder{privateStringweight;privateDoubleprice;privateStringdateStr;//忽略getter、setter、构造方法、toString
乐之者v·2023-09-20 07:56

机器学习：特征工程基本流程

特征工程包括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。特征构建是指从原始数据中人工的找出一些具有物理意义的特征，属性分割和结合是特征构建时常使用的方法。
向着光噜噜·2023-09-20 06:24

22 元类技术(面向切片编程)|ORM的实现|抽象类与接口类

metaclass\_\_属性使用metaclass的函数方式进行创建类使用metaclass的类方式进行创建类自定义元类元类实现ORM接口类与抽象类抽象类接口类注意点前情知识补充hasattr函数classObjectCreator
Micoreal·2023-09-20 05:52

Distributions & Currents

DistributionsThetheoryofdistributionsfreesdifferentialcalculusfromcertaindifficultiesthatarisebecausenondifferentiablefunctionsexist.Thisisdonebyextendingittotheclassofdistributionsorgeneralizedfuncti
sqrtbirthdeath·2023-09-20 03:40

文件字节输出流：写字节数据到文件（FileOutputStream，write，flush，close）

byte_stream;importjava.io.FileOutputStream;importjava.io.IOException;importjava.io.OutputStream;publicclassOutputStreamDemo04
丁总学Java·2023-09-19 21:08

Nature genetics|病毒与癌症

今天跟大家分享的是三月份发表在naturegenetics杂志（IF：25.455）上的一篇文章Thelandscapeofviralassociationsinhumancancers，文章主要讲的是对
概普生信·2023-09-19 17:37

python：岭回归（Ridge Regression）、Lasso回归（Lasso Regression）

本文将介绍岭回归（RidgeRegression）、Lasso回归（LassoRegression）和普通最小二乘法（OLS，OrdinaryLeastSquares），并记录了它们的代码脚本。
_乐多_·2023-09-19 06:13

【线性回归、岭回归、Lasso回归分别预测患者糖尿病病情】数据挖掘实验一

Ⅰ、项目任务要求任务描述：将“diabetes”糖尿病患者数据集划分为训练集和测试集，利用训练集分别结合线性回归、岭回归、Lasso回归建立预测模型，再利用测试集来预测糖尿病患者病情并验证预测模型的拟合能力
小手の冰凉·2023-09-19 05:10

Java 基础 之 位运算

id=16992602784016publicclassOperation5{publicstaticvoidmain(String[]args){//位运算/*包括:与&,或|,取反~,异或^带符号左移
verejava·2023-09-18 15:43

Swift4里的Operation和OperationQueue

我们来看看Operation的头文件：@available(iOS2.0,*)openclassOperation:NSObject{openfuncstart()openfuncmain()openvarisCancelled
青山不改·2023-09-18 14:17

内部类详解

在Java中，可以将一个类定义在另一个类或者一个publicclassOutClass{classInnerClass{}}//OutClass是外
秃头的赌徒·2023-09-18 13:58

深入解析JAVA重载与重写的区别

classOverloadTest{Stringname;intage;publicvoidsetOverload(){}publicvoids
平凡的柚子·2023-09-18 10:31

android 点击事件防抖 防止重复点击

第一种继承OnClickListenerimportandroid.view.View;importandroid.view.View.OnClickListener;publicabstractclassOnClickFastListenerimplementsOnClickListener
尘尘尘尘尘·2023-09-18 07:54

贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据...

p=22702贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端研究室TRL·2023-09-17 16:36

PHP openssl_encrypt openssl_decrypt 尝试

/*可以用来做数据的加密和解密*/classOpenssl{private$key=null;private$data=null;private$cipher=null;private$iv=null;
行者游学·2023-09-17 15:27

CH07_封装

EncapsulateRecord|162）曾用名：以数据类代替记录（ReplaceRecordwithDataClass）organization={name:"AcmeGooseberries",country:"GB"};classOrganization
白杆杆红伞伞·2023-09-17 10:10

[管理与领导-96]：IT基层管理者 - 扩展技能 - 5 - 职场丛林法则 -10- 七分做，三分讲，完整汇报工作的艺术

汇报工作存在一些误解1.3汇报工作中的下错误做法1.4汇报工作与做实际工作的关系二、工作汇报的内容与艺术2.1工作汇报的内容应当包括以下方面2.2汇报的内容要根据上司的管理风格而异2.3时间管理四象限的重要性、紧急性特征选择汇报内容三
文火冰糖的硅基工坊·2023-09-17 04:17

f-score+svm特征选择过程pipeline

#coding:utf-8#In[]:#!/use/bin/envpythonimportpandasaspdimportnumpyasnpimportitertoolsfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearnimportsvmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportma
狼无雨雪·2023-09-17 02:05

机器学习实战-决策树

决策树(DecisionTree)优点：计算复杂度不高对中间缺失值不敏感可以处理不相关数据缺点：容易过拟合决策树算法主要有3个步骤:1.特征选择；2.构造决策树；3.决策树剪枝构造决策树构造过程需要解决以下几个问题
投篮手型差·2023-09-16 21:34

解决方案之执行gradle报错--org.codehaus.groovy.runtime.InvokerHelper

*Whatwentwrong:Couldnotinitializeclassorg.codehaus.groovy.runtime.InvokerHelper>Exceptionjava.lang.NoClassDefFoundError
小洋人最happy·2023-09-16 20:10

机器学习第五课--广告点击率预测项目以及特征选择的介绍

这个项目的主要的目的是通过给定的广告信息和用户信息来预测一个广告被点击与否。如果广告有很大概率被点击就展示广告，如果概率低，就不展示。因为如果广告没有被点击，对双方（广告主、平台）来讲都没有好处。所以预测这个概率非常重要，也是此项目的目标。在这个项目中，你需要完成以下的任务：1.数据的读取和理解:把给定的.csv文件读入到内存，并通过pandas做数据方面的统计以及可视化来更深入地理解数据。2.特
好人cc·2023-09-16 19:45

python——机器学习：sklearn特征选择feature_selection

特征选择是机器学习中很重要的一部分，构造并选取合适的特征，能极大的提高模型的表现。sklearn中feature_selection模块提供了一些特征选择方法。可以通过dir()的方法整体看一下。
兰泽S·2023-09-16 18:56

贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据...

p=22702贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端研究室TRL·2023-09-16 14:24

机器学习：10种方法解决模型过拟合

机器学习：10种方法解决模型过拟合本文介绍机器学习/深度学习建模过程防止模型过拟合的10种有效方法：增加训练数据集交叉验证正则化合适的特征选择降低模型复杂度集成方法早停法EarlyStopping数据增强
尤而小屋·2023-09-16 06:20

天池_二手车价格预测_Task3_特征工程

2️⃣树模型的特征构造2️⃣.1️⃣时间特征构造2️⃣.2️⃣城市信息特征提取2️⃣.3️⃣品牌特征提取3️⃣树模型的数据分桶4️⃣LR与NN模型的特征构造4️⃣.1️⃣与归一化4️⃣.2️⃣编码5️⃣特征选择
柯摩Excalibur·2023-09-16 03:10

高光谱遥感笔记2022.4.18

光谱特征选择与特征提取光谱数据库与光谱分析光谱数据库的意义作为标准参考光谱或训练样本，为定量、定性识别分类模型及软件提供基本数据源例子：美国地质调查局的USGS光谱库喷气推进实验室的JPL标准物质成份波谱库
Baron张·2023-09-15 09:41

（错点）魔方方法__add__与__radd__

Iftherightoperand’stypeisasubclassoftheleftoperand’stypeandthatsubclassprovidesthereflectedmethodfortheoperation
ca8519be679b·2023-09-15 01:24

Cannot resolve class or package ‘jdbc’ less…

使用SpringBoot整合MySQL的时候配置可能会出现这个故障：Cannotresolveclassorpackage‘jdbc’less…(Ctrl+F1)Inspectioninfo:ChecksSpringBootapplication.propertiesconfigurationfiles.Highlightsunresolvedanddeprecatedconfigurationk
然也翰飞·2023-09-14 21:05

A KECA identification method based on GA for E-nose data of six kinds of Chinese spirits

用矩阵相似度量法和遗传算法分别优化相应参数，在数据降维完成之后使用FDA（Fisher判别分析）对白酒进行分类介绍核变换将非线性分类问题转化为线性分类问题，然后利用线性模式识别技术解决复杂的非线性分类问题KECA主要用于特征选择和数据降维
day. day. up!·2023-09-14 19:52

竞赛 基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
iuerfee·2023-09-14 15:23

耶鲁大学校长2019年毕业典礼演讲：你们的追求是什么?

Event:BaccalaureateAddress,YaleCollegeClassof2019baccalaureate表示“（在美国）对毕业班的致辞；宗教讲道”，英文解释为“IntheUnitedStates
英语学习社·2023-09-14 15:36

竞赛选题 基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列
laafeer·2023-09-14 13:55

竞赛 基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列
iuerfee·2023-09-14 13:10
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