FeatureSelectionmodule is used fromMetaHeuristicsFSpython library. Refer documentation forMetaHeuristicsFSat:https://pypi.org/project/MetaHeuristicsFS/and example usage of MetaHeuristicsFS for feature selection:https://github.com/StatguyUser/feature_engineering_and_selection_for_explanable_models/blob/37ba0...
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...
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...
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: ...
git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: 1importpandas as pd2fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split3fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer4fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier5fromsklearnimportfeature_selection6fromsklearn.cross_validationimportcross_val_score7impo...
The library provides: Simple to complex selection methods: Variance, Correlation, Statistical, Linear, Tree-based, or Customized. Text-based selectionto maximize diversity in text embeddings and metadata coverage. Interoperable with data frames as the input. ...
Learn how to use Scikit-Learn library in Python to perform feature selection with SelectKBest, random forest algorithm and recursive feature elimination (RFE).
Feature-engine是一款旨在简化机器学习模型特征工程流程的开源Python库。它提供了一系列工具和技术,可高效进行特征工程,包括但不限于缺失数据填补、变量转换、编码和特征选择等功能。该库包含多个转换器,用于工程化和选择在机器学习模型中使用的特征。通过方法fit()和transform(),Feature-engine保留了Scikit-learn的功能,用...
【(Python)特征选择包】’Feature-Selection - Features selection algorithm based on the self selected-algorithm, loss function and validation method' by Xuhao Du (Peter) GitHub: http://t.cn/RDAm32s