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,使用到的特征選擇的方法,以及相關的是實現方法。 2、特征選擇的方法 (1)信息增益 信息增益這一詞來自通信領域,香濃 ...
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:
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,使用到的特征選擇的方法,以及相關的是實現方法。 2、特征選擇的方法 (1)信息增益 信息增益這一詞來自通信領域,香濃 ...
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 ...
本文結合sklearn中的特征選擇的方法,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 ...
轉載自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_6622f5c30101datu.html https://www.cnblogs.com/june0507/p/76010 ...
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 ...
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 ...
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 ...