原文:xgboost 特征选择,筛选特征的正要性

import pandas as pd import xgboost as xgb import operator from matplotlib import pylab as plt def ceate feature map features : outfile open xgb.fmap , w i for feat in features: outfile.write t tq n . ...

2018-04-17 17:21 0 1100 推荐指数:

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XGBoost特征选择

1. 特征选择的思维导图 2. XGBoost特征选择算法 (1) XGBoost算法背景     2016年,陈天奇在论文《 XGBoost:A Scalable Tree Boosting System》中正式提出该算法。XGBoost的基本思想和GBDT相同 ...

Wed Oct 20 05:25:00 CST 2021 0 1476
XGBoost 输出特征重要以及筛选特征

1.输出XGBoost特征的重要 XGBoost 特征重要绘图 也可以使用XGBoost内置的特征重要绘图函数 XGBoost 内置的特征重要绘图 2.根据特征重要筛选特征 ...

Sun Aug 26 18:27:00 CST 2018 0 8952
3(3).特征选择---嵌入法(特征重要评估)

一、正则化 1.L1/Lasso   L1正则方法具有稀疏解的特性,因此天然具备特征选择的特性,但是要注意,L1没有选到的特征不代表不重要,原因是两个具有高相关特征可能只保留了一个,如果要确定哪个特征重要应再通过L2正则方法交叉检验。 举例:下面的例子在波士顿房价数据上运行了Lasso ...

Mon Jul 01 18:44:00 CST 2019 0 437
特征选择---SelectKBest

官网的一个例子(需要自己给出计算公式、和k值) 参数 1、score_func ...

Wed Jan 13 04:01:00 CST 2021 0 307
特征选择

概述 针对某种数据,通过一定的特征提取手段,或者记录观测到的特征,往往得到的是一组特征,但其中可能存在很多特征与当前要解决的问题并不密切等问题。另一方面,由于特征过多,在处理中会带来计算量大、泛化能力差等问题,即所谓的“维数灾难”。 特征选择便是从给定的特征集合中选出相关特征子集的过程 ...

Sat Jan 19 05:39:00 CST 2019 0 1046
mRMR特征选择

1、介绍   Max-Relevance and Min-Redundancy,最大相关—最小冗余。最大相关保证特征和类别的相关最大;最小冗余确保特征之间的冗余最小。它不仅考虑到了特征和标注之间的相关,还考虑到了特征特征之间的相关。度量标准使用的是互信息(Mutual ...

Wed Mar 09 02:46:00 CST 2022 2 1408
 
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