前言： 上一篇提到了特征提取，或者叫做降維。在文本分類中，特征提取算法的優劣對於文本分類的結果具有非常大的影響。 所以選擇效果好的特征提取算法是文本分類前中很重要的步驟。於是這篇就對卡方檢驗做一個介紹。這是一個效果很好的特征提取方法。 之前對卡方檢驗做過介紹：卡方檢驗是通過對特征進行打分然后排 ...

常采用特征選擇方法。常見的六種特征選擇方法： 1）DF(Document Frequency) 文檔頻率 DF:統計特征詞出現的文檔數量，用來衡量某個特征詞的重要性 2）MI(Mutual Information) 互信息法 互信息法用於衡量特征詞與文檔類別直接 ...

　　在做文本挖掘，特別是有監督的學習時，常常需要從文本中提取特征，提取出對學習有價值的分類，而不是把所有的詞都用上，因此一些詞對分類的作用不大，比如“的、是、在、了”等停用詞。這里介紹兩種常用的特征選擇方法： 互信息 　　一個常用的方法是計算文檔中的詞項t與文檔類別c的互信息MI，MI度量 ...

看到一篇好文章分享出來，看別人是如何選特征的，作者是Edwin Jarvis 作者：Edwin Jarvis 特征選擇(排序)對於數據科學家、機器學習從業者來說非常重要。好的特征選擇能夠提升模型的性能，更能幫助我們理解數據的特點、底層 ...

1、引言 最近，在做用戶畫像，利用文本分類方法挖掘用戶興趣模型。雖然文本分類不是很難，但是簡單的事情，細節卻是相當的重要。這篇文章我主要是想記錄一下，我在做分類的時候，使用到的特征選擇的方法，以及相關的是實現方法。 2、特征選擇的方法 （1）信息增益 　　信息增益這一詞來自通信領域，香濃 ...

sklearn特征選擇和分類模型 數據格式： 這里。原始特征的輸入文件的格式使用libsvm的格式，即每行是label index1:value1 index2:value2這樣的稀疏矩陣的格式。 sklearn中自帶 ...

特征選擇很重要，除了人工選擇，還可以用其他機器學習方法，如邏輯回歸、隨機森林、PCA、LDA等。 分享一下邏輯回歸做特征選擇 特征選擇包括: 特征升維 特征降維 特征升維 如一個樣本有少量特征，可以升維，更好的擬合曲線 特征X 升維X/X**2/ 效果驗證，做回 ...

1 特征工程是什么？2 數據預處理　　2.1 無量綱化　　　　2.1.1 標准化　　　　2.1.2 區間縮放法　　　　2.1.3 標准化與歸一化的區別　　2.2 對定量特征二值化　　2.3 對定性特征啞編碼　　2.4 缺失值計算　　2.5 數據變換3 特征選擇　　3.1 Filter ...