一般的做法是,先计算出所有维度特征的F-score,然后选择F-score最大的N个特征输入到机器学习的模型中进行训练;而这个N到底取多少合适,需要你自己进行尝试; 3.F-score只适用于二分类,对于多分类的应用,可以考虑采用其他的特征选择方法; 4.F-score与SVM相结合,可以达到较好的分类...
F-Score(非模型评价打分,区别与 F1_score )是一种衡量特征在两类之间分辨能力的方法,通过此方法可以实现最有效的特征选择。最初是由台湾国立大学的Yi-Wei Chen提出的(参考《Combining SVMs with Various Feat…
使用python语言实现对于支持向量机(SVM)特征选择的实现,特征选择算法为f-score,该程序的主要有点是可输入文件囊括了csv,libsvm,arff等在序列分类的机器学习领域常用到的格式,其中csv:最后一列为class,libsvm:第一列为class,arff:通常最后一列为类别,其中csv和libsvm中不存在开头,直接是使用的数据。* python train....
特征选择是从原始数据中选择出最具有代表性和预测能力的特征子集,能够提高模型的效果和效率。使用F score进行特征选择的方法如下: 1.将原始数据按照特征(列)和类别(行)划分为一个二维表格。 2.对每个特征,计算其F score的值。 3.根据F score的值进行排序,选择F score较高的特征作为最具有代表性的特征。 4.可...
基于核极限学习机的集成特征选择方法, 利用5-折交叉验证划分原始数据, 对各训练集继续采用5-折交叉验证进行划分并进行特征选择, 以所得5个特征子集之并集作为该训练集的特征子集, 构造核极限学习机评价该特征子集的分类性能, 以原始数据集5-折交...
python f-score_svm.py input.csv outputname crossvalidation_values cpu_values distance 其中: f-score_svm.py: 程序名字 input.csv: 输入文件,以csv结尾 outputname: 输出文件的标记 crossvalidation_values: 几折交叉验证,如十折交叉验证填:10 cpu+values: 多进程数,需要查清自己电脑有多少cpu,建议使用少于...
2特征选择方法2.1传统的F-score特征选择方法F-score是一种衡量特征在两类之间分辨能力的方法,通过此方法可以实现有效的特征选择,但是实际需要解决的问题一般是多类问题,文献[6]将F-score进行了扩展使它适合于多类情况的特征选择。从计算F-score值的表达式开始,将两类情况下F-score值的计算公式进行推广,提出了推广...
基于改进的F-score与支持向量机的特征选择方法
摘要 本发明涉及一种基于改进F‑score特征选择及粒子群BP神经网络的负荷调度方法,该方法包括以下步骤:步骤1:根据改进的F‑score特征评价准则对影响负荷的因素进行衡量;步骤2:利用F‑score_Area法通过设定阈值选取最优特征子集;步骤3:将最优特征子集作为输入通过粒子群BP神经网络后得到负荷预测结果;步骤4:根据...
将传统F-score度量样本特征在两类之间的辨别能力进行推广,提出了改进的F-score,使其不但能够评价样本特征在两类之间的辨别能力,而且能够度量样本特征在多类之间的辨别能力大小。以改进的F-score作为特征选择准则,用支持向量机(SVM)评估所选特征子集的有效性,实现有效的特征选择。通过UCI机器学习数据库中六组数据集的...