机器学习中的模型选择和特征选择的基本方法
模型选择的标准是尽可能地贴近样本真实的分布。但是在有限的样本下，如果我们有多个可选模型，比如从简单到复杂，从低阶到高阶，参数由少到多。那么我们怎么选择模型呢，是对训练样本的拟合度越好就可以吗？显然不是，因为这样做的话只会让我们最终选择出最复杂，最高阶的模型。而这个模型的问题是过拟合 ...
原文：机器学习深度研究：特征选择中几个重要的统计学概念
机器学习深度研究：特征选择过滤法中几个重要的统计学概念 卡方检验 方差分析 相关系数 p值 问题引出 当我们拿到数据并对其进行了数据预处理，但还不能直接拿去训练模型，还需要选择有意义的特征 即特征选择 ，这样做有四个好处： 避免维度灾难 降低学习难度 减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 常见的特征选择有三种方法： 过滤法 Filter ：先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程 ...
2020-12-21 15:36 0 724 推荐指数：
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来源地址：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9103002.html Filter-移除低均方差的特征 代码： from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold X = [[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1 ...
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原文：http://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2012/11/27/2791504.html 机器学习-特征选择 Feature Selection 研究报告 注： 这个报告是我在10年7月的时候写的（博士一年级），最近整理电脑的时候翻到 ...