機器學習之特征選擇
特征選擇方法初識： 1、為什么要做特征選擇在有限的樣本數目下，用大量的特征來設計分類器計算開銷太大而且分類性能差。2、特征選擇的確切含義將高維空間的樣本通過映射或者是變換的方式轉換到低維空間，達到降維的目的，然后通過特征選取刪選掉冗余和不相關的特征來進一步降維。3、特征選取的原則獲取盡可能小 ...
原文：機器學習|二進制粒子群優化算法應用於特征選擇問題
.特征選擇 比如有一個M行 N 列的數據集，每一行代表一組數據，對於每一列，前N列代表N個特征，最后一列代表這組數據的標簽。 那么，對於特征選擇問題，就是要找到這N個特征的一個盡可能小的子集，然后通過這個子集中的特征進行學習，可以確保正確率較高的分類結果。 分類的結果是否正確通過查看第N 列的標簽與預測的哪組數據在哪個類里是否相同 所以，特征選擇問題本質上就是選擇一個合適的 串。串的長度是原始數 ...
2019-04-28 14:20 0 1116 推薦指數：
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來源地址：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9103002.html Filter-移除低均方差的特征 代碼： from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold X = [[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1 ...