【特征选择】过滤式特征选择法
# 过滤式特征选择法的原理 使用发散性或相关性指标对各个特征进行评分，选择分数大于阈值的特征或者选择前K个分数最大的特征。具体来说，计算每个特征的发散性，移除发散性小于阈值的特征/选择前k个分数最大的特征；计算每个特征与标签的相关性，移除相关性小于阈值的特征/选择前k个分数 ...
原文：【特征选择】包裹式特征选择法
原创博文，转载请注明出处 包裹式特征选择法的特征选择过程与学习器相关，使用学习器的性能作为特征选择的评价准则，选择最有利于学习器性能的特征子集。常用的包裹式特征选择法有递归特征消除法RFE。 递归特征消除法 递归特征消除法RFE 递归特征消除法的英文全名为recursive feature elimination，简称RFE。首先设定n features to select 经过特征选择后，特征集 ...
2018-05-01 21:08 0 3549 推荐指数：
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原创博文，转载请注明出处！ 嵌入式特征选择法使用机器学习模型进行特征选择。特征选择过程与学习器相关，特征选择过程与学习器训练过程融合，在学习器训练过程中自动进行特征选择。 通过L1正则化来选择特征 sklearn在feature_selection模块中集 ...
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