原文:3(3).特征选择---嵌入法(特征重要性评估)

一 正则化 .L Lasso L 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,L 没有选到的特征不代表不重要,原因是两个具有高相关性的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L 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,其中参数alpha是通过grid search进行优化 from sklearn.linear model impo ...

2019-07-01 10:44 0 437 推荐指数:

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特征选择-嵌入

3.2 Embedded嵌入 嵌入是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法,即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入时,我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据权值系数从大到小选择特征。这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性,比如决策树和树 ...

Tue Apr 23 01:43:00 CST 2019 0 587
利用随机森林进行特征重要性评估

https://blog.csdn.net/xiezhen_zheng/article/details/82011908 参考:特征筛选方法 https://blog.csdn.net/m0_37316673/article/details/107524247 ...

Mon Sep 21 23:53:00 CST 2020 0 793
特征选择嵌入特征选择法

原创博文,转载请注明出处! 嵌入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 ...

Wed May 02 07:05:00 CST 2018 0 3281
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
特征选择】过滤式特征选择法

# 过滤式特征选择法的原理 使用发散或相关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,移除发散小于阈值的特征/选择前k个分数最大的特征;计算每个特征与标签的相关,移除相关小于阈值的特征/选择前k个分数 ...

Mon Apr 30 23:00:00 CST 2018 0 4267
特征重要性之排列重要性Permutaion Importance

基于模型刷选特征方法有:排列重要性、shap value、null importance 这里简单介绍一下排列重要性: 一、排列重要性原理 首先建立一个模型,计算某列特征重要性时,打乱该列顺序,其余列不变,然后再使用打乱后的数据来预测,最后计算正确率;如果某列对模型预测很重要,那么打乱该列 ...

Mon Sep 27 00:46:00 CST 2021 0 322
 
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