python金融風控評分卡模型和數據分析微專業課（博主親自錄制視頻）：http://dwz.date/b9vv #author：231469242@qq.com#微信公眾號：pyt ...

線性回歸模型比較常見的特征選擇方法有兩種，分別是最優子集和逐步回歸。此外還有正則化，降維等方法。 1，最優子集（Best Subset Selection）：從零號模型（null model）M0開始，這個模型只有截距項而沒有任何自變量。然后用不同的特征組合進行擬合，從中分別挑選出一個最好 ...

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，做回歸 ...

特征評估的方法有哪些 xgb的importance xgb輸出特征重要性，可以作為強弱變量的篩選依據，具體的還要看特征的實際意義等 （1）weight：使用特征在所有樹中作為划分屬性的次數 默認 （2）gain：使用特征在作為划分屬性時loss平均的降低量 （3）cover：使用特征 ...

一.基於統計值的篩選方法 1.過濾法：選擇特征的時候，不管模型如何，首先統計計算該特征和和label的一個相關性，自相關性，發散性等等統計指標。 優點：特征選擇開銷小，有效避免過擬合 缺點：沒有考慮后續的學習器來選擇特征，減弱了學習器的學習能力（因為某些特征可能和label算出來相關性 ...

一、基礎 邏輯回歸中的決策邊界，本質上相當於在特征平面中找一條直線，用這條直線分割所有的樣本對應的分類； 邏輯回歸只可以解決二分類問題（包含線性和非線性問題），因此其決策邊界只可以將特征平面分為兩部分； 問題：使用直線分類太過簡單，因為有很多情況樣本的分類的決策邊界 ...

特征篩選的方法主要包括：Filter（過濾法）、Wrapper（封裝法）、Embedded（嵌入法） filter: 過濾法 特征選擇方法一：去掉取值變化小的特征（Removing features with low variance） 方法雖然簡單但是不太好 ...

一、邏輯回歸的認識 邏輯回歸是一個用來解決二分類的簡便方法。先來看看邏輯回歸解決二分類的基本思想。 之前寫了線性回歸，現在寫邏輯回歸~都叫回歸，有什么不同呢？ 首先，從機器學習的角度說一下。機器學習中，有兩個問題是比較相似的，即預測和分類。通常將模型的輸出是有限的離散值的問題稱為分類問題 ...