機器學習sklearn（46）： 特征工程（十三） 特征選擇（四）簡介 /Filter過濾法
當數據預處理完成后，我們就要開始進行特征工程了。 1 Filter過濾法 過濾方法通常用作預處理步驟，特征選擇完全獨立於任何機器學習算法。它是根據各種統計檢驗中的分數以及相關性的各項指標來選擇特征 ...
原文：特征工程-特征選擇--過濾法、包裹法、嵌入法/特征提取-PCA、LDA、SVD
數據分析的流程： 特征選擇 模型 算法 評價指標 怎么做整理：一是從項目中，做一個項目總結一個方法 二是平常最常用的。 會飛的蝸牛： https: www.cnblogs.com stevenlk p .html E F BA E BA El E A E B E BE E E B A l based feature selection . 特征選擇sklearn.feature selection ...
2020-06-28 09:28 0 602 推薦指數：
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特征選擇-Filter過濾法（方差）
3.1 Filter過濾法過濾方法通常用作預處理步驟，特征選擇完全獨立於任何機器學習算法。它是根據各種統計檢驗中的分數以及相關性的各項指標來選擇特征。 3.1.1 方差過濾3.1.1.1 VarianceThreshold 這是通過特征本身的方差來篩選特征的類。比如一個特征本身的方差很小 ...
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原創博文，轉載請注明出處！ 包裹式特征選擇法的特征選擇過程與學習器相關，使用學習器的性能作為特征選擇的評價准則，選擇最有利於學習器性能的特征子集。常用的包裹式特征選擇法有遞歸特征消除法RFE。 # 遞歸特征消除法 遞歸特征消除法RFE 遞歸特征消除法的英文全名 ...
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一、繪圖判斷 一般對於強相關性的兩個變量，畫圖就能定性判斷是否相關 散點圖 seaborn.scatterplot # 散點圖矩陣初判多變量間關系 da ...
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# 過濾式特征選擇法的原理 使用發散性或相關性指標對各個特征進行評分，選擇分數大於閾值的特征或者選擇前K個分數最大的特征。具體來說，計算每個特征的發散性，移除發散性小於閾值的特征/選擇前k個分數最大的特征；計算每個特征與標簽的相關性，移除相關性小於閾值的特征/選擇前k個分數 ...
3(3).特征選擇---嵌入法（特征重要性評估）
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