特征选择(feature selection)是查找和选择数据集中最有用特征的过程,是机器学习流程中的一大关键步骤。不必要的特征会降低训练速度、降低模型可解释性,并且最重要的是还会降低其在测试集上的泛化表现。 目前存在一些专用型的特征选择方法,我常常要一遍又一遍地将它们应用于机器学习问题,这实在让人心累。所以我用Python构...
sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction。 Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要。剔除那些不重要的指标。 sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: SelectKBest和S...
sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction。 Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要。剔除那些不重要的指标。 sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: SelectKBest和S...
2. 包装方法（Wrapper Methods）包装方法将特征选择视为搜索问题，通过不同的特征组合来评估模型的性能。```python from sklearn.feature_selection import RFECVfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier使用递归特征消除和交叉验证来找到最佳特征数estimator = RandomForestClassifier()selector = RFECV(estimator...
在机器学习的二分类问题中,WOE(Weight of Evidence)和Information Value的用来对输入变量进行编码及预测能力评估。安利一下自己写的用来计算这两个值的python工具,目前没有发现python有现成的工具,就自己写了一个。 GitHub地址:GitHub - patrick201/information_value 这两个公式的原始出处没有找到,但现在公开资料解释已...
R, Sarram M A, Gharaghani S, et al. A survey on semi-supervised feature selection methods[J...
git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: 1importpandas as pd2fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split3fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer4fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier5fromsklearnimportfeature_selection6fromsklearn.cross_validationimportcross_val_score7impo...
Python implementations of the Boruta R package. This implementation tries to mimic the scikit-learn interface, so use fit, transform or fit_transform, to run the feature selection. For more, see the docs of these functions, and the examples below. ...
The simplest idea is univariate selection. The other methods involve working with a combination of features. 最简单的思想是单变量选择,其他方法的运行则使用特征的联合。 An added benefit to feature selection is that it can ease the burden on the data collection. Imagine that you have built a mode...
Python —— sklearn.feature_selection模块 sklearn.feature_selection模块的作⽤是feature selection，⽽不是feature extraction。Univariate feature selection：单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标，根据该指标来判断哪些指标重要。剔除那些不重要的指标。sklearn.feature_...