原文:特征選擇方法

看到一篇好文章分享出來,看別人是如何選特征的,作者是Edwin Jarvis 作者:Edwin Jarvis 特征選擇 排序 對於數據科學家 機器學習從業者來說非常重要。好的特征選擇能夠提升模型的性能,更能幫助我們理解數據的特點 底層結構,這對進一步改善模型 算法都有着重要作用。 特征選擇主要有兩個功能: 減少特征數量 降維,使模型泛化能力更強,減少過擬合 增強對特征和特征值之間的理解 拿到數據 ...

2020-01-17 12:43 0 1813 推薦指數:

查看詳情

特征選擇方法總結

1、引言 最近,在做用戶畫像,利用文本分類方法挖掘用戶興趣模型。雖然文本分類不是很難,但是簡單的事情,細節卻是相當的重要。這篇文章我主要是想記錄一下,我在做分類的時候,使用到的特征選擇方法,以及相關的是實現方法。 2、特征選擇方法 (1)信息增益   信息增益這一詞來自通信領域,香濃 ...

Fri Oct 21 00:34:00 CST 2016 0 5196
常用的特征選擇方法

1 特征工程是什么?2 數據預處理  2.1 無量綱化    2.1.1 標准化    2.1.2 區間縮放法    2.1.3 標准化與歸一化的區別  2.2 對定量特征二值化  2.3 對定性特征啞編碼  2.4 缺失值計算  2.5 數據變換3 特征選擇  3.1 Filter ...

Fri Mar 29 05:33:00 CST 2019 0 1027
sklearn特征選擇方法及參數

  本文結合sklearn中的特征選擇方法,講解相關方法函數及參數的含義。 1. 移除低方差特征   方差越大的特征,可以認為是對目標變量越有影響的特征,是我們需要研究的特征。可以利用 VarianceThreshold,移除方差不滿足一定閾值的特征。   class ...

Thu Sep 13 18:33:00 CST 2018 0 4904
文本分類特征選擇方法

轉載自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_6622f5c30101datu.html https://www.cnblogs.com/june0507/p/76010 ...

Wed Sep 27 19:49:00 CST 2017 2 10708
信息增益的特征選擇方法

正如我前面提到的,了開方檢驗(CHI)以外,信息增益(IG,Information Gain)也是非常有效的特征選擇方法。 但凡是特征選擇,總是在將特征的重要程度量化之后再進行選擇,而怎樣量化特征的重要性,就成了各種方法間最大的不同。開方檢驗中使用特征與類別間的關聯性來進行這個量化 ...

Tue Jun 16 20:38:00 CST 2015 0 4890
機器學習之特征選擇方法

特征選擇是一個重要的數據預處理過程,在現實機器學習任務中,獲得數據之后通常先進行特征選擇,此后在訓練學習器,如下圖所示: 進行特征選擇有兩個很重要的原因: 避免維數災難:能剔除不相關(irrelevant)或冗余(redundant )的特征,從而達到減少特征個數,提高模型精確度,減少 ...

Tue May 29 08:07:00 CST 2018 2 14184
特征選擇---SelectKBest

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 ...

Wed Jan 13 04:01:00 CST 2021 0 307
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM