sklearn——特征选择
一、关于特征选择 主要参考连接为：参考链接，里面有详细的特征选择内容。 介绍 特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方 ...
原文：sklearn特征选择和分类模型
sklearn特征选择和分类模型 数据格式： 这里。原始特征的输入文件的格式使用libsvm的格式，即每行是label index :value index :value 这样的稀疏矩阵的格式。 sklearn中自带了非常多种特征选择的算法。 我们选用特征选择算法的根据是数据集和训练模型。 以下展示chi 的使用例。chi ，採用卡方校验的方法进行特征选择。比較适合 型特征和稀疏矩阵。 from ...
2017-07-23 15:29 0 2287 推荐指数：
相关推荐
【sklearn】特征选择和降维
1.13 特征选择 sklearn.feature_selection模块中的类可以用于样本集上的特征选择/降维，以提高估计器的精度值，或提高其应用在高维数据集上的性能。 1.13.1 删除低方差的特征 VarianceThreshold是一种简单的特征选择baseline方法。它删除了方差 ...
sklearn特征选择方法及参数
本文结合sklearn中的特征选择的方法，讲解相关方法函数及参数的含义。 1. 移除低方差特征 方差越大的特征，可以认为是对目标变量越有影响的特征，是我们需要研究的特征。可以利用 VarianceThreshold，移除方差不满足一定阈值的特征。 class ...
文本分类特征选择方法
或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。因为它综合表征了该词在文档中的重要程度和文档区分度。但在文本分类中 ...
Logistic逻辑回归 特征选择 分类
特征选择很重要，除了人工选择，还可以用其他机器学习方法，如逻辑回归、随机森林、PCA、LDA等。 分享一下逻辑回归做特征选择 特征选择包括: 特征升维 特征降维 特征升维 如一个样本有少量特征，可以升维，更好的拟合曲线 特征X 升维X/X**2/ 效果验证，做回 ...
sklearn-特征工程之特征选择
title: sklearn-特征工程之特征选择 date: 2016-11-25 22:49:24 categories: skearn tags: sklearn 抄袭/参考资料 使用sklearn做单机特征工程 sckearn中文 周志华《机器学习》 当数据 ...
基于模型的特征选择详解 (Embedded & Wrapper)
基于模型的特征选择详解 (Embedded & Wrapper) 目录 基于模型的特征选择详解 (Embedded & Wrapper) 1. 线性模型和正则化(Embedded方式) 1.1 L1正则化(Lasso ...
特征选择- Sklearn.feature_selection的理解
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 ...