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 ...
原文：淺談常見的特征選擇方法
這只狗子越來越懶，大家可以直接看 notebook 版本的代碼和結果 https: gitee.com dogecheng python blob master machine learning E B E BE E E B A .ipynb 這篇文章是 閹割 版，主要是分類任務的特征選擇，不完全適用於回歸任務，具體內容和代碼都是從上面摘出來的。 版本說明 python . . scikit le ...
2020-04-23 18:01 0 1672 推薦指數：
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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 ...
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 ...
淺談關於特征選擇算法與Relief的實現
一、 背景 1) 問題 在機器學習的實際應用中，特征數量可能較多，其中可能存在不相關的特征，特征之間也可能存在相關性，容易導致如下的后果： 1. 特征個數越多，分析特征、訓練模型所需的時間就越長，模型也會越復雜。 2. 特征個數越多，容易引起“維度災難”，其推廣能力會下 ...
sklearn特征選擇方法及參數
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...