人工智能机器学习特征选择之：Wrapper递归特征消除(FRE)
递归消除特征法使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，移除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。 sklearn官方解释：对特征含有权重的预测模型(例如，线性模型对应参数coefficients)，RFE通过递归减少考察的特征集规模来选择特征。首先，预测模型在原始特征上训练 ...
原文：递归式特征消除：Recursive feature elimination(RFE)
递归式特征消除：Recursive feature elimination RFE 简述 特征的选取方式一共有三种，在 sklearn 实现了的包裹式 wrapper 特诊选取只有两个递归式特征消除的方法，如下： recursive feature elimination RFE 通过学习器返回的 coef 属性 或者 feature importances 属性来获得每个特征的重要程度。 然后， ...
2020-04-03 16:28 0 1004 推荐指数：
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sum 5050 ======================================= ================================ ...
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