原創博文，轉載請注明出處！ 包裹式特征選擇法的特征選擇過程與學習器相關，使用學習器的性能作為特征選擇的評價准則，選擇最有利於學習器性能的特征子集。常用的包裹式特征選擇法有遞歸特征消除法RFE。 # 遞歸特征消除法 遞歸特征消除法RFE 遞歸特征消除法的英文全名 ...

# 過濾式特征選擇法的原理 使用發散性或相關性指標對各個特征進行評分，選擇分數大於閾值的特征或者選擇前K個分數最大的特征。具體來說，計算每個特征的發散性，移除發散性小於閾值的特征/選擇前k個分數最大的特征；計算每個特征與標簽的相關性，移除相關性小於閾值的特征/選擇前k個分數 ...

使用方差選擇法，先要計算各個特征的方差，然后根據閾值，選擇方差大於閾值的特征。如果一個特征不發散，例如方差接近於0，也就是說樣本在這個特征上基本上沒有差異，這個特征對於樣本的區分並沒有什么用。 方差過濾可以使用在巨大的稀疏矩陣中，稀疏矩陣中可以考慮將方差的過濾閾值設置為0，這樣就會 ...

3.2 Embedded嵌入法 嵌入法是一種讓算法自己決定使用哪些特征的方法，即特征選擇和算法訓練同時進行。在使用嵌入法時，我們先使用某些機器學習的算法和模型進行訓練，得到各個特征的權值系數，根據權值系數從大到小選擇特征。這些權值系數往往代表了特征對於模型的某種貢獻或某種重要性，比如決策樹和樹 ...

一、正則化 1.L1/Lasso 　　L1正則方法具有稀疏解的特性，因此天然具備特征選擇的特性，但是要注意，L1沒有選到的特征不代表不重要，原因是兩個具有高相關性的特征可能只保留了一個，如果要確定哪個特征重要應再通過L2正則方法交叉檢驗。 舉例：下面的例子在波士頓房價數據上運行了Lasso ...

官網的一個例子（需要自己給出計算公式、和k值） 參數 1、score_func ...

概述 針對某種數據，通過一定的特征提取手段，或者記錄觀測到的特征，往往得到的是一組特征，但其中可能存在很多特征與當前要解決的問題並不密切等問題。另一方面，由於特征過多，在處理中會帶來計算量大、泛化能力差等問題，即所謂的“維數災難”。 特征選擇便是從給定的特征集合中選出相關特征子集的過程 ...

1、介紹 　　Max-Relevance and Min-Redundancy，最大相關—最小冗余。最大相關性保證特征和類別的相關性最大；最小冗余性確保特征之間的冗余性最小。它不僅考慮到了特征和標注之間的相關性，還考慮到了特征和特征之間的相關性。度量標准使用的是互信息(Mutual ...