【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 ...
原文：特征选择法之方差选择
使用方差选择法，先要计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征。如果一个特征不发散，例如方差接近于 ，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。 方差过滤可以使用在巨大的稀疏矩阵中，稀疏矩阵中可以考虑将方差的过滤阈值设置为 ，这样就会将稀疏矩阵中大量特征值为 的特征过滤掉 在我自己的数据集里特征比较少，才十几个，方差筛选后不到十个，结果在各种boo ...
2021-02-07 22:18 0 334 推荐指数：
相关推荐
【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 ...
【特征选择】嵌入式特征选择法
原创博文，转载请注明出处！ 嵌入式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 ...
特征选择：方差选择法、卡方检验、互信息法、递归特征消除、L1范数、树模型
转载：https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 特征选择主要从两个方面入手： 特征是否发散：特征发散说明特征的方差大，能够根据取值的差异化度量目标信息. 特征与目标相关性：优先选取与目标高度相关性的. 对于特征选择，有时候 ...
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 ...
特征工程系列：（六）特征选择之方差过滤
有时候，数据集中的某一个特征，方差非常小，非常接近，这样导致的结果就是，没有区分度，那么这个特征其实就不是一个好的特征，因此方差过滤的思想就是，找到那些有区分度的特征（方差大） 如果一个特征服从伯努利分布，也就是说，这个特征只有两个类别。这个时候，也可以进行方差过滤，伯努利分布的方差计算公式 ...
3(2).特征选择---包装法
1. 前向搜索 每次增量地从剩余未选中的特征选出一个加入特征集中，待达到阈值或者 时，从所有的 中选出错误率最小的。过程如下： 初始化特征集 为空。 扫描 从 到 如果第 个特征不在 中，那么特征 和 放在一起作为 (即 )。 在只使用 中特征 ...
轮盘选择法
在看进化算法的时候，看到一个东东，就是要根据轮盘赌法，选择可以交配的个体 它的代码是这样的 其中slice是一个随机数，由于Math.random 的范围在0.0~1.0的闭区间，设想每个个体的score是1，有10个个体，totalScore=10，所以 slice的值最终 ...