如何找出模型需要的特征?首先要找到该领域的业务专家,让他们给一些建议。比如我们需要解决一个药品疗效的分类问题,那么先找到领域专家,向他们咨询哪些因素(特征)会对该药品的疗效产生影响,较大影响和较小影响 ...
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,其二是如果用少量数据中的特征在全部数据上训练得到模型Mc,我猜测性能会比Mb更低。如果猜想成立,那么又说明了什么呢。在自然语言处理中,我感觉特征中的ter ...
2012-03-12 20:55 0 7940 推荐指数:
如何找出模型需要的特征?首先要找到该领域的业务专家,让他们给一些建议。比如我们需要解决一个药品疗效的分类问题,那么先找到领域专家,向他们咨询哪些因素(特征)会对该药品的疗效产生影响,较大影响和较小影响 ...
向前特征选择:Sequential Forward Selection,SFS 循序向后特征选择:S ...
Python —— sklearn.feature_selection模块 sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction。 Univariate ...
原文链接: An Introduction to Feature Selection 你需要哪些特征来构建一个预测模型? 这是一个困难的问题,需要这个领域的深度知识. 自动选择你的数据中的那些对要解决的问题最有用的或者最相关的特征是可能的. 这个过程叫做特征选择. 在这篇文章中,你会发 ...
特征选择 (feature_selection) 目录 特征选择 (feature_selection) Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance ...
概述:上节咱们说了特征工程是机器学习的一个核心内容。然后咱们已经学习了特征工程中的基础内容,分别是missing value handling和categorical data encoding ...
本博客是针对周志华教授所著《机器学习》的“第11章 特征选择与稀疏学习”部分内容的学习笔记。 在实际使用机器学习算法的过程中,往往在特征选择这一块是一个比较让人模棱两可的问题,有时候可能不知道如 ...
Sklearn的feature_selection模块中给出了其特征选择的方法,实际工作中选择特征的方式肯定不止这几种的,IV,GBDT等等都ok; 一、移除低方差特征(Removing features with low variance) API函数 ...