原文:sklearn.feature_selection.VarianceThreshold 方差阈值法(过滤法的一种)

sklearn.feature selection.VarianceThreshold 方差阈值法,用于特征选择,过滤器法的一种,去掉那些方差没有达到阈值的特征。默认情况下,删除零方差的特征 函数用法: 参数: threshold:float,阈值,训练集方差低于此阈值的要素将被删除。默认设置是使所有要素的方差均非零,即删除所有样本中具有相同值的要素 属性: variances :array, s ...

2020-08-31 14:39 0 2808 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 ...

Mon Apr 22 23:38:00 CST 2019 0 3052
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
自适应阈值二值化之最大类间方差(大津,OTSU)

最大类间方差是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致 ...

Thu May 26 07:53:00 CST 2016 3 10352
Python —— sklearn.feature_selection模块

Python —— sklearn.feature_selection模块 sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction。 Univariate ...

Wed Aug 15 03:13:00 CST 2018 0 1455
 
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