人工智能機器學習特征選擇之：Wrapper遞歸特征消除(FRE)
遞歸消除特征法使用一個基模型來進行多輪訓練，每輪訓練后，移除若干權值系數的特征，再基於新的特征集進行下一輪訓練。 sklearn官方解釋：對特征含有權重的預測模型(例如，線性模型對應參數coefficients)，RFE通過遞歸減少考察的特征集規模來選擇特征。首先，預測模型在原始特征上訓練 ...
原文：遞歸式特征消除：Recursive feature elimination(RFE)
遞歸式特征消除：Recursive feature elimination RFE 簡述 特征的選取方式一共有三種，在 sklearn 實現了的包裹式 wrapper 特診選取只有兩個遞歸式特征消除的方法，如下： recursive feature elimination RFE 通過學習器返回的 coef 屬性 或者 feature importances 屬性來獲得每個特征的重要程度。 然后， ...
2020-04-03 16:28 0 1004 推薦指數：
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