机器学习sklearn（46）： 特征工程（十三） 特征选择（四）简介 /Filter过滤法
当数据预处理完成后，我们就要开始进行特征工程了。 1 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 ...
原文：特征工程-特征选择--过滤法、包裹法、嵌入法/特征提取-PCA、LDA、SVD
数据分析的流程： 特征选择 模型 算法 评价指标 怎么做整理：一是从项目中，做一个项目总结一个方法 二是平常最常用的。 会飞的蜗牛： https: www.cnblogs.com stevenlk p .html E F BA E BA El E A E B E BE E E B A l based feature selection . 特征选择sklearn.feature selection ...
2020-06-28 09:28 0 602 推荐指数：
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特征选择-Filter过滤法（方差）
3.1 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。 3.1.1 方差过滤3.1.1.1 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 ...
【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 ...
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一、绘图判断 一般对于强相关性的两个变量，画图就能定性判断是否相关 散点图 seaborn.scatterplot # 散点图矩阵初判多变量间关系 da ...
特征选择-Filter过滤法后续（相关,互信息法）
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 ...
【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 ...
3(3).特征选择---嵌入法（特征重要性评估）
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 ...
【特征选择】嵌入式特征选择法
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