原文:特征选择-Filter过滤法(方差)

. Filter过滤法过滤方法通常用作预处理步骤,特征选择完全独立于任何机器学习算法。它是根据各种统计检验中的分数以及相关性的各项指标来选择特征。 . . 方差过滤 . . . VarianceThreshold 这是通过特征本身的方差来筛选特征的类。比如一个特征本身的方差很小,就表示样本在这个特征上基本没有差异,可能特征中的大多数值都一样,甚至整个特征的取值都相同,那这个特征对于样本区分没有什 ...

2019-04-22 15:38 0 3052 推荐指数:

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特征选择-Filter过滤法后续(相关,互信息

3.1.2 相关性过滤 方差挑选完毕之后,我们就要考虑下一个问题:相关性了。我们希望选出与标签相关且有意义的特征,因为这样的特征能够为我们提供大量信息。如果特征与标签无关,那只会白白浪费我们的计算内存,可能还会给模型带来噪音。在sklearn当中,我们有三种常用的方法来评判特征与标签之间的相关性 ...

Tue Apr 23 00:25:00 CST 2019 0 1086
特征选择法方差选择

使用方差选择法,先要计算各个特征方差,然后根据阈值,选择方差大于阈值的特征。如果一个特征不发散,例如方差接近于0,也就是说样本在这个特征上基本上没有差异,这个特征对于样本的区分并没有什么用。 方差过滤可以使用在巨大的稀疏矩阵中,稀疏矩阵中可以考虑将方差过滤阈值设置为0,这样就会 ...

Mon Feb 08 06:18:00 CST 2021 0 334
特征选择过滤特征选择法

# 过滤特征选择法的原理 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 ...

Mon Apr 30 23:00:00 CST 2018 0 4267
特征工程系列:(六)特征选择方差过滤

有时候,数据集中的某一个特征方差非常小,非常接近,这样导致的结果就是,没有区分度,那么这个特征其实就不是一个好的特征,因此方差过滤的思想就是,找到那些有区分度的特征方差大) 如果一个特征服从伯努利分布,也就是说,这个特征只有两个类别。这个时候,也可以进行方差过滤,伯努利分布的方差计算公式 ...

Fri Aug 27 22:24:00 CST 2021 0 217
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 ...

Wed May 02 05:08:00 CST 2018 0 3549
 
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