當數據預處理完成后，我們就要開始進行特征工程了。 1 Filter過濾法 過濾方法通常用作預處理步驟，特征選擇完全獨立於任何機器學習算法。它是根據各種統計檢驗中的分數以及相關性的各項指標來選擇特征 ...

3.1.2 相關性過濾 方差挑選完畢之后，我們就要考慮下一個問題：相關性了。我們希望選出與標簽相關且有意義的特征，因為這樣的特征能夠為我們提供大量信息。如果特征與標簽無關，那只會白白浪費我們的計算內存，可能還會給模型帶來噪音。在sklearn當中，我們有三種常用的方法來評判特征與標簽之間的相關性 ...

一、繪圖判斷 一般對於強相關性的兩個變量，畫圖就能定性判斷是否相關 散點圖 seaborn.scatterplot # 散點圖矩陣初判多變量間關系 da ...

數據分析的流程： 1 特征選擇 2 模型、算法 3 評價指標 怎么做整理：一是從項目中，做一個項目總結一個方法；二是平常最常用的。 會飛的蝸牛： https://www.cnblogs.com/stevenlk/p/6543628.html#41-%E5%9F%BA%E4%BA ...

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 ...

# 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 ...

有時候，數據集中的某一個特征，方差非常小，非常接近，這樣導致的結果就是，沒有區分度，那么這個特征其實就不是一個好的特征，因此方差過濾的思想就是，找到那些有區分度的特征（方差大） 如果一個特征服從伯努利分布，也就是說，這個特征只有兩個類別。這個時候，也可以進行方差過濾，伯努利分布的方差計算公式 ...

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 ...