RFE

特征工程--特征选择wrapper（递归特征消除）

sklearn官方解释：对特征含有权重的预测模型(例如，线性模型对应参数coefficients)，RFE通过递归减少考察的特征集规模来选择特征。首先，预测模型在原始特征上训练，每个特征指定一个权重。
逍遥叹~·2020-07-08 19:56

基于SVM的RFE

特征选择方法-RFE(包装式模型)(一)RFE基本思想1.将全部特征纳入模型中,得到特征对应的系数(即权重);2.将取值最小的系数平方和对应的特征从模型中移除;3.用剩下的特征在进行模型训练,在进行特征移除
codeQin·2020-07-08 02:35

python建立逻辑回归模型

利用Scikit-Learn对数据进行逻辑回归分析1.特征选择（1）给出各个特征的F值和p值，选出F值大的或者p值小的（2）递归特征消除Scikit-Learn提供了RFE包，还有RFECV，利用交叉验证对特征进行排序
蘑菇棒棒哒·2020-07-08 01:53

使用 db2rfe 在非 root 用户安装中启用基于 root 用户的功能

在非root用户安装中，有一些功能和能力最初是不可用的，但您可以通过运行db2rfe命令来进行启用。开始之前此任务需要root用户权限。
橘猫饿了·2020-07-07 20:57

使用RFE进行特征选择

"""使用RFE进行特征选择：RFE是常见的特征选择方法，也叫递归特征消除。它的工作原理是递归删除特征，并在剩余的特征上构建模型。它使用模型准确率来判断哪些特征（或特征组合）对预测结果贡献较大。"""
QYHuiiQ·2020-07-06 23:28

大数据【企业级360°全方位用户画像】基于RFE模型的挖掘型标签开发

写在前面：博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/,博客主页:https://ali
Alice菌·2020-07-06 19:50

递归特征消除

递归特征消除Recursivefeatureelimination（RFE）递归特征消除的主要思想是反复的构建模型（如SVM或者回归模型）然后选出最好的（或者最差的）的特征（可以根据系数来选），把选出来的特征选择出来
Change_JW·2020-07-04 21:43

不平衡分类之逻辑回归，基于python,SMOTE和RFE

逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题。二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1），二分类问题可以扩展到多分类问题。例如：我们要做一个垃圾邮件过滤系统，x是邮件的特征，预测的y值就是邮件的类别，是垃圾邮件还是正常邮件。对于类别我们通常称为正类（positiveclass）和负类（nega
-派神-·2020-06-29 05:31

基因芯片数据分析

提取表达矩阵...7选取差异表达基因...7聚类分析及可视化...7差异表达基因GO注释...10K邻近分类器...10SVM分类...12留一法检验-K邻近分类器...14留一法检验-svm..15SVM-RFE
wangyunpeng_bio·2020-06-25 04:51

特征选择

学习自Feat_select(corr,rfe,rfecv,PCA)Seaborn,RandForest概述特征选择之前要先观察特征和label之间、特征与特征之间的相关性，sklearn中也封装有特征选择的包供使用
yxwithu·2020-02-10 03:45

学习能力和反叛精神

图片发自App最近这一年，移民局给出的RFE（RequestForEvidence）和ITD多了许多，无论是EB1A，还是EB5，甚至相对简单的亲属移民，这种要求补材
云行九派·2020-02-01 04:59

【机器学习】使用R语言进行机器学习特征选择

基于caret包，使用递归特征消除法，其中rfe参数如下：x，预测变量的矩阵或数据框y，输出结果向量（数值型或因子型）sizes，用于测试的特定子集大小的整型向量rfeControl，用于指定预测模型和方法的一系列选项
游骑小兵·2018-12-12 00:00

MATLAB中SVM的特征重要性排序

MATLAB中可以通过支持向量机递归特征消除（SupportVectorMachineRecursiveFeatureElimination：SVM-RFE）来获得SVM的特征重要性排序！！！
Jinzhong_Kang·2018-12-01 21:07

2018-10-30-11-3

、明日10-294、特征选取框架中每个步骤的实现Pearson相关系数，距离相关系数，简单线性回归，基于AIC的Lasso回归，基于BIC的Lasso回归，随机森林（以下称RF），循环特征剔除（以下称RFE
片片星·2018-10-31 10:46

采坑-公众号模板消息跳转到小程序40165

这样就会报错：{"errcode":40165,"errmsg":"invalidweapppagepathhint:[rFe_AA0636shc1]"}pagepath实际应该是"pagepath":
VLilyV·2018-09-03 16:10

特征工程之特征选择（二）

特征工程之特征选择（二）2.WrapperMethod(包装特征选择算法)2.1递归式（或称循环式）特征消除(RecursiveFeatureElimination,RFE)1.RFE是一种基于一种机器算法模型如
GaryCV·2018-08-12 12:55

机器学习-特征选择

3）RFE逐步特征选择。sklearn在工业界通常不考虑效率，真正工业界用xgboost和lightgbm多。2.模型评估和参数调优1）数据切分、可能切偏，真正使用数据乱序加上交叉验证。
cxlhuihui·2018-06-29 14:23

Python - 回归（线性回归、RFE、LASSO 和 岭回归+K折交叉验证）

2.普通线性回归+RFE：RFE是recursivefeatureelimination回归特征消除，让回归特征消除过程中只保留no_features个最重要的特征，可以避免过度拟合，但RFE会舍弃一些变量
Alvin Ai·2018-04-25 21:31

递归式特征消除：Recursive feature elimination

##简述特征的选取方式一共有三种，在sklearn实现了的包裹式(wrapper)特诊选取只有两个递归式特征消除的方法，如下：recursivefeatureelimination(RFE)通过学习器返回的
Font Tian·2018-01-08 16:31

特征选择之支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）

支持向量机递归特征消除(下文简称SVM-RFE)是由Guyon等人在对癌症分类时提出来的，最初只能对两类数据进行特征提取。它是一种基于Embedded方法。
littlely_ll·2017-05-15 14:14

Linux系统下安装Bugzilla来追踪程序开发中的bug

一些数据库中的内容是作为增强的请求（RFE）。一个RFE是
佚名·2015-11-24 11:15

特征选择

具体代码实现参考： 手动设置选择特征的个数 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.RFE.html
·2015-10-31 08:04

【树分治】 POJ 1741 Tree

zeAfV5y_bqZ4Y_2EzHQpnXcZIhW6yo4ExY55HRwb4GyOwjybwL9EgcIzTYOehKRS_8hnJY7MT2s18kfiqDGApFn7ekHPZS_ZEQN87xP3Rfe
blankcqk·2015-03-09 16:00

一个批量更改指定文件后缀的脚本

/bin/bash  # rfe.sh: 修改文件扩展名。 
alkshao·2011-03-06 17:22

Bugzilla的使用说明

一些数据库中的内容是作为增强的请求(RFE)。比如说很多错误是程序员经常犯的，我们将它记录在Bugzill
aspirant·2010-06-18 14:00

NetBeans 时事通讯（刊号 # 94 - Mar 12, 2010）

Netbeans 社区的测试项目 我们很受欢迎的测试项目 NetCAT和NetFIX,为Netbeans 6.9版本重新开始了.请注册NetCAT,来帮助测试Netbeans 6.9的开发版本,报告bug和RFE
javasalatu·2010-03-12 10:00

NetBeans 时事通讯（刊号 # 94 - Mar 12, 2010）

项目新闻欢迎加入Netbeans社区的测试项目我们很受欢迎的测试项目NetCAT和NetFIX,为Netbeans6.9版本重新开始了.请注册NetCAT,来帮助测试Netbeans6.9的开发版本,报告bug和RFE
DL88250·2010-03-12 10:00

更改文件扩展名（后缀）

/bin/bash    2 # rfe.sh: 更改文件扩展名.
bliuqing·2009-05-25 15:00

Bugzilla

一些数据库中的内容是作为增强的请求(RFE)。一个RFE是一个严重级别字段被设为"enhancement"的"臭虫".人们常说"bug",实际上意思是Bugzilla中的记录,所
daniel_D·2008-11-04 21:54

特征选择技术导论——以SVM-RFE为例

一直觉得基于机器学习的数据挖掘技术是很有意思的东西，尤其是以统计学习理论为基础的SVM技术更是让人觉得充满科学的创意。在一位优秀老师的指导下学习了一些这方面的皮毛，于是总想动笔写下一点东西，算是与大家分享我的体会。就从我觉得最有意思的特征选择开始吧，说不定慢慢就写成一篇不错的review了。内容会有些学术，有些偏理论，我也会尽力的列出参考文献。鉴于我也是菜鸟，有错误的话还请大家拍砖。特征选择（fe
iteye_1419·2008-07-18 23:32

特征选择技术导论——以SVM-RFE为例

一直觉得基于机器学习的数据挖掘技术是很有意思的东西，尤其是以统计学习理论为基础的SVM技术更是让人觉得充满科学的创意。在一位优秀老师的指导下学习了一些这方面的皮毛，于是总想动笔写下一点东西，算是与大家分享我的体会。就从我觉得最有意思的特征选择开始吧，说不定慢慢就写成一篇不错的review了。内容会有些学术，有些偏理论，我也会尽力的列出参考文献。鉴于我也是菜鸟，有错误的话还请大家拍砖。  
oldbeggar·2008-07-18 23:00
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