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使用决策树进行特征选择
使用决策树进行特征选择 决策树也是常用的特征选取方法 使用决策树集合 如随机森林等 也可以计算每个特征的相对重要性 这些重要性能够辅助进行特征选择 该方法主要使用信息增益率来进行特征选择 from sklearn import datase
机器学习
特征选择
决策树
scikit-learn工具包中常用的特征选择方法介绍
对于特征选择的作用在这里照搬 西瓜书 中的描述 常用的特征选择方法有以下三种 备注 以下代码采用Jupyter notebook编写 格式与传统稍有不同 1 过滤式特征选择 简单理解就是过滤式特征选择通过选择与响应变量 目标变量 相关性度量
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深度学习
Python编程
scikitlearn
特征选择
sklearn学习之使用sklearn进行特征选择
文章目录 1 Removing features with low variance方差选择法 2 Univariate feature selection 单变量特征选择 2 1 特征选择方法 2 2 特征选择指标 f regressio
机器学习工具amp库
sklearn
特征选择
随机森林筛选变量(Python实现)
文章转自每日一Python公众号 当数据集的特征过多时 容易产生过拟合 可以用随机森林来在训练之后可以产生一个各个特征重要性的数据集 利用这个数据集 确定一个阈值 选出来对模型训练帮助最大的一些特征 筛选出重要变量后可以再训练模型 本文所用
机器学习
python
随机森林
特征选择
xgboost特征选择
Xgboost在各大数据挖掘比赛中是一个大杀器 往往可以取得比其他各种机器学习算法更好的效果 数据预处理 特征工程 调参对Xgboost的效果有着非常重要的影响 这里介绍一下运用xgboost的特征选择 运用xgboost的特征选择可以筛选
机器学习
xgboost
python
特征选择
特征选择 (feature_selection)
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 这个特征对于样本的区分并没有什么用
推荐系统
数据挖掘
特征选择
特征工程
特征选择-过滤式选择
过滤式方法先按照某种规则对数据集进行特征选择 然后再训练学习器 特征选择过程与后续学习器无关 这相当于先用特征选择过程对初始特征进行 过滤 再用过滤后的特征来训练模型 某种规则 按照发散性或相关性对各个特征进行评分 设定阈值或者待选择阈值的
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特征工程
特征选择
过滤式选择
特征选择-包裹式选择
包裹式选择与过滤式选择不考虑后续学习器不同 直接把最终使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则 换言之 包裹式选择的目的就是为给定学习器选择最有利于其性能 量身定做 的特征子集 与过滤式选择的区别 包裹式选择方法直接针对给定学习器进行优化
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特征工程
特征选择
包裹式选择
机器学习--特征选择(Python代码实现)
转自 每日一Python 微信公众号 特征选择就是从原始特征中选取一些最有效的特征来降低维度 提高模型泛化能力减低过拟合的过程 主要目的是剔除掉无关特征和冗余特征 选出最优特征子集 常见的特征选择方法可以分为3类 过滤式 filter 包裹
机器学习
python
特征选择
降维和特征选择的关键方法介绍及MATLAB实现
目录 概念理解 降维 特征选择 降维的方法 主成分分析 Principle Component Analysis PCA 方法 偏最小二乘法 Partial Least Squares PLS MATLAB实现 重点函数解读 例 光谱数据主
机器学习算法MATLAB实例
降维
特征选择
PCA
PLS
Python中XGBoost的特性重要性和特性选择
使用像梯度增强这样的决策树方法的集合的一个好处是 它们可以从经过训练的预测模型中自动提供特征重要性的估计 在这篇文章中 您将发现如何使用Python中的XGBoost库估计特性对于预测建模问题的重要性 读完这篇文章你就会知道 如何使用梯度增
机器学习算法实现
python
xgboost
特征重要性
特征选择
特征选择(Feature Selection)
主要内容 为什么要进行特征选择 什么是特征选择 怎么进行特征选择 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 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 无
机器学习
特征选择