从上面可以看出feature-selector确实是非常基础的特征选择工具,正因为非常的基础,所以才非常的常用(这也是为什么williamkoehrsen要写这个特征选择库的原因),在拿到一个数据集的时候,往往都需要将上述类型的特征从数据集中剔除掉。针对上面五种类型的特征,feature-selector分别提供以下五个函数来对此处理: identify_missing...
从上面可以看出feature-selector确实是非常基础的特征选择工具,正因为非常的基础,所以才非常的常用(这也是为什么williamkoehrsen要写这个特征选择库的原因),在拿到一个数据集的时候,往往都需要将上述类型的特征从数据集中剔除掉。针对上面五种类型的特征,feature-selector分别提供以下五个函数来对此处理: identify_missing...
从上面可以看出feature-selector确实是非常基础的特征选择工具,正因为非常的基础,所以才非常的常用(这也是为什么williamkoehrsen要写这个特征选择库的原因),在拿到一个数据集的时候,往往都需要将上述类型的特征从数据集中剔除掉。针对上面五种类型的特征,feature-selector分别提供以下五个函数来对此处理: identify_missing...
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。 需要先知道python当...
本篇主要介绍一个基础的特征选择工具feature-selector,feature-selector是由Feature Labs的一名数据科学家williamkoehrsen写的特征选择库。feature-selector主要对以下类型的特征进行选择: 具有高missing-values百分比的特征 具有高相关性的特征 对模型预测结果无贡献的特征(即zero importance) 对模型预测结果只有很小贡献的...
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。这是因为Python的当前工作目录可能隐藏在系统的深层文件结构中。可以...
从上面可以看出feature-selector确实是非常基础的特征选择工具，正因为非常的基础，所以才非常的常用（这也是为什么williamkoehrsen要写这个特征选择库的原因），在拿到一个数据集的时候，往往都需要将上述类型的特征从数据集中剔除掉。针对上面五种类型的特征，feature-selector分别提供以下五个函数来对此处理...
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: ...
本篇主要介绍一个基础的特征选择工具feature-selector,feature-selector是由Feature Labs的一名数据科学家williamkoehrsen写的特征选择库。feature-selector主要对以下类型的特征进行选择: 具有高missing-values百分比的特征 具有高相关性的特征 对模型预测结果无贡献的特征(即zero importance) ...
从上面可以看出feature-selector确实是非常基础的特征选择工具,正因为非常的基础,所以才非常的常用(这也是为什么williamkoehrsen要写这个特征选择库的原因),在拿到一个数据集的时候,往往都需要将上述类型的特征从数据集中剔除掉。针对上面五种类型的特征,feature-selector分别提供以下五个函数来对此处理: identify_missing...