网络的特征词选择器;特征选择模块 网络释义
import pandas as pd# 注意:# 作者并没有把feature-selector发布到pypi上,所以不能使用pip和conda进行安装,只能手动# 从github下载下来,然后把feature_selector.py文件放到当前工作目录,然后再进行import操作。from feature_selector import FeatureSelectordata = pd.read_csv('./application_train_sample.csv', in...
该方法以及之后的identify_low_importance都只适用于监督学习(即需要label,这也是为什么实例化feature-selector时需要传入labels参数的原因)。feature-selector通过用数据集训练一个梯度提升机(Gradient Boosting machine, GBM),然后由GBM得到每一个feature的重要性分数,对所有特征的重要性分数进行归一化处理,选择出重要性分...
importpandasaspd# 注意:# 作者并没有把feature-selector发布到pypi上,所以不能使用pip和conda进行安装,只能手动# 从github下载下来,然后把feature_selector.py文件放到当前工作目录,然后再进行import操作。fromfeature_selectorimportFeatureSelectordata=pd.read_csv('./application_train_sample.csv',index_col=0)# ...
FeatureSelector 能使用来自 LightGBM 库的梯度提升机来得到特征重要度。为了降低方差,所得到的特征重要度是在 GBM 的 10 轮训练上的平均。另外,该模型还使用早停(early stopping)进行训练(也可关闭该选项),以防止在训练数据上过拟合。 下面的代码调用了该方法并提取出了零重要度特征: ...
https://github.com/WillKoehrsen/feature-selectorlinks.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FWillKoehrsen%2Ffeature-selector 进入页面,点击“Code”--“Download Zip” 解压文件夹,找到feature_selector.py文件,尝试直接将feature_selector.py文件放到Python当前工作目录下。
如果我们使用 ChiSqSelector 并设置 numTopFeatures = 1,那么根据我们的标签 clicked,我们特征中的最后一列将被选为最有用的特征: importorg.apache.spark.ml.feature.ChiSqSelectorimportorg.apache.spark.ml.linalg.Vectorsimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectChiSqSelectorExample{defmain(args:Array[String...
（1）identify_missing 该方法用于选择missing value 百分比大于指定值(通过missing_threshold指定百分比)的feature。该方法能应用于监督学习和非监督学习的特征选择。该方法内部使用pandas 统计数据集中所有feature的missing value 的百分比，然后选择出百分比大于阈值的特征，详见 feature-selector.py的114-136行...
Feature Selector 在训练机器学习模型之前实现了几种用于删除特征的常用操作。 它能识别要删除的特征还可能进行可视化。每个方法可以单独运行,也可以集体运行,实现高效的工作流程。 缺失值、共线和单一值方法具备确定性,而基于特征重要性的方法将随每次运行而改变。 特征选择与机器学习领域非常相似,需要根据经验测试多种...
为了使用非官方的feature_selector库，需要从GitHub下载并安装。首先，访问库的GitHub页面，点击“Code”然后选择“Download Zip”。解压下载的文件后，找到名为feature_selector.py的文件。通常情况下，将这个文件直接放入Python的当前工作目录是可行的。然而，在尝试操作时，可能会遇到找不到目录的问题。这...