机器学习之特征选择
特征选择方法初识： 1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。2、特征选择的确切含义将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的，然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。3、特征选取的原则获取尽可能小 ...
原文：python进行机器学习（二）之特征选择
毫无疑问，解决一个问题最重要的是恰当选取特征 甚至创造特征的能力，这叫做特征选取和特征工程。对于特征选取工作，我个人认为分为两个方面： 利用python中已有的算法进行特征选取。 人为分析各个变量特征与目标值之间的关系，包括利用图表等比较直观的手段方法，剔除无意义或者说不重要的特征变量，使得模型更加精炼高效。 一 scikit learn中树算法 二 RFE搜索算法 另一种算法是基于对特征子集的高 ...
2017-05-03 17:21 0 11074 推荐指数：
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来源地址：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9103002.html Filter-移除低均方差的特征 代码： from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold X = [[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1 ...
机器学习：数据清洗和特征选择
数据清洗和特征选择 数据清洗 清洗过程 数据预处理： 选择数据处理工具：数据库、Python相应的包； 查看数据的元数据及数据特征； 清理异常样本数据： 处理格式或者内容错误的数据； 处理逻辑错误数据：数据去重，去除/替换 ...