1:]y=data.iloc[:,0]print(x.shape)selector=VarianceThreshold(np.median(x.var().values))x_feature_selection=selector.fit_transform(x)print(x_feature_selection.shape)
对Feature Selection相关的问题进行一个综合性的回顾，主要包含一下几点：1) Dimensionalityreduction(降维)...
它即可以做回归也可以做分类,因此包含feature_selection.f_classif(F检验分类)和feature_selection.f_regression(F检验回归)两个类。其中F检验分类用于标签是离散型变量的数据,而F检验回归用于标签是连续型变量的数据。 和卡方检验一样,这两个类需要和类SelectKBest连用,并且我们也可以直接通过输出的统计量来判断我们...
可以做回归也可以做分类,并且包含两个类feature_selection.mutual_info_classif(互信息分类)和 feature_selection.mutual_info_regression(互信息回归)。这两个类的用法和参数都和F检验一模一样,不过 互信息法比F检验更加强大,F检验只能够找出线性关系,而互信息法可以找出任意关系。 互信息法不返回p值或F值类似的统计...
OhMets·7y ago· 5,441 views Feature Selection for Regression Logs check_circle Successfully ran in 432.9s Accelerator None Environment Latest Container Image Output 0 B Something went wrong loading notebook logs. If the issue persists, it's likely a problem on our side....
使用feature_selection库的RFE类来选择特征的代码如下: fromsklearn.feature_selectionimportRFEfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression#递归特征消除法,返回特征选择后的数据#参数estimator为基模型#参数n_features_to_select为选择的特征个数RFE(estimator=LogisticRegression(),n_features_to_select=2).fit_trans...
0.2 Feature Selection for Clustering 聚类的特征选择 0.2.1 Algorithms for Generic Data 通用数据算法 0.2.1.1 Spectral Feature Selection (SPEC)谱特征选择 0.2.1.2 Laplacian Score (LS)拉普拉斯分数 0.2.1.3 Feature Selection for Sparse Clustering稀疏聚类特征选择 ...
0.1.3 Feature Selection for Clustering 聚类的特征选择 从聚类的角度来看,删除不相关的特征不会对聚类准确性产生负面影响,且可以减少所需的存储和计算时间。 图2表示 可以区分出两个簇,而 和 不能区分((b)中 方向上蓝色红色都从0到1都有分布,故
特征选择(Feature Selection):从所有的特征中,选择出有意义,对模型有帮助的特征,以避免必须将所有特征都导入模型去训练的情况。 2 Filter过滤法 过滤法可以理解为在机器学习算法之前的预处理,过滤法特征选择的过程完全独立与任何机器学习算法。根据对特征经过统计检验之后得到的分数,来筛选掉一些相对来说无用的特征,从...
Feature selection with sparse data: If you use sparse data (i.e. data represented as sparse matrices), chi2, mutual_info_regression, mutual_info_classif will deal with the data without making it dense.(如果你使用稀疏数据(比如,使用稀疏矩阵表示的数据), 卡方检验(chi2)、互信息回归(mutual_info...