特征選擇的一般過程 從特征全集中產生出一個特征子集，然后用評價函數對該特征子集進行評價，評價的結果與停止准則進行比較，若滿足停止准則就停止，否則就繼續產生下一組特征子集，繼續進行特征選擇。 特征子集產生過程( Generation Procedure ) 采取一定的子集選取辦法，為評價函數 ...

曾經的我只知道，這台電腦缺一個好的顯卡；現在的我還知道，原來這台電腦還缺一個好的CPU。 ——作者 遺傳算法介紹 源碼 一、算法 1.初始化種群 一個種群有好幾條染色體 一條染色體大概長這樣：[0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1] 1表示選擇這個特征，0表示不選擇 ...

特征選擇的一般過程： 1.生成子集：搜索特征子集，為評價函數提供特征子集 2.評價函數：評價特征子集的好壞 3.停止准則：與評價函數相關，一般是閾值，評價函數達到一定標准后就可停止搜索 4.驗證過程：在驗證數據集上驗證選出來的特征子集的有效性 1.生成子集 搜索算法有 完全搜索 ...

一、 背景 1) 問題 在機器學習的實際應用中，特征數量可能較多，其中可能存在不相關的特征，特征之間也可能存在相關性，容易導致如下的后果： 1. 特征個數越多，分析特征、訓練模型所需的時間就越長，模型也會越復雜。 2. 特征個數越多，容易引起“維度災難”，其推廣能力會下 ...

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 ...

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 ...