特征选择是机器学习中一项重要的预处理步骤,它可以有效地提高模型性能、降低模型训练时间、提高模型可解释性。选择合适的特征选择方法,并结合实际情况进行参数调优,可以帮助我们构建更优的模型。 特征选择 (Feature Selection) 的详细讲解 1. 引言 特征选择 (Feature Selection) 是机器学习中一个重要的预处理步骤,它旨在...
特征工程:将原始数据转化成更能带表预测模型的潜在问题的特征的过程,可以通过挑选相关的特征,提取特征或者创造特征,创造特征的通常以降维实现。以实现降低成本,提升模型上限的目的。特征工程遇到的问题有:特征之间有相关性,特征和标签有缺失,特征太多或者太少,或者干脆就无法表现出应有的数据现象或者无法展示真实额数据。...
特征选择是降维的一种方法,即选择对预测结果相关度高的特征或者消除相似度高的特征,以提高估计函数的准确率或者提高多维度数据集上的性能。 2.删除低方差特征 1)思路:设置一个阀值,对每个特征求方差,如果所求方差低于这个阀值,则删除此特征。默认情况下会删除0方差。 2)核心函数 sklearn.feature_selection.VarianceT...
刚开始学习机器学习的人,肯定能听到鼎鼎大名的降维,降维的方法有PCA,LDA,LLE,Laplacian Eigenmaps等。其实特征选择的目的和降维一样,一些特征可能对模型的提升效果很小,甚至无影响或负影响,这类型的特征放入模型中,造成了精度下降(无变化)和收敛速度变慢。 因此,我们通过剔除无关和冗余的特征,来达到特征选择的目的。
1.特征选择 特征选择是降维的一种方法,即选择对预测结果相关度高的特征或者消除相似度高的特征,以提高估计函数的准确率或者提高多维度数据集上的性能。 2.删除低方差特征 1)思路:设置一个阀值,对每个特征求方差,如果所求方差低于这个阀值,则删除此特征。默认情况下会删除0方差。
特征选择是特征工程里的一个重要问题,其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征,从而达到减少特征个数,提高模型精确度,减少运行时间的目的。另一方面,选取出真正相关的特征简化模型,协助理解数据产生的过程。并且常...
不相关的特征 低方差特征 多重共线性 特征系数 p值 方差膨胀因子 (VIF) 基于特征重要性的特征选择 使用sci-kit learn 进行自动特征选择 主成分分析 (PCA) 该演示的数据集在 MIT 许可下发布,来自 PyCaret——一个开源的低代码机器学习库。 数据集相当干净,但我...
特征提取和特征选择作为机器学习的重点内容,可以将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题和特征的过程,可以通过挑选最相关的特征,提取特征和创造特征来实现。要想学习特征选择必然要了解什么是特征提取和特征创造,得到数据的特征之后对特征进行精炼,这时候就要用到特征选择。本文主要介绍特征选择的三种方法:过滤法(filte...
百度试题 结果1 题目在机器学习中,什么是“特征选择”? A. 选择最重要的特征 B. 增加特征数量 C. 减少数据量 D. 增加数据量 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
机器学习-特征选择-PCA 1. 目的 对多维数据进行升维或者降维的过程,得到合理的特征维度,用于模型的训练,其中降维主要有特征的融合(PCA)和特征筛选(如根据卡方分布选择最优的K个特征),本章节主要讲解PCA。 2. 概念 主成分分析Principal component analysis,简写为PCA,主要用于高维数据的降维操作,以提取数据的主要特征...