必应词典为您提供Feature-Selector的释义,网络释义: 的特征词选择器;特征选择模块;
feature-selector属于非常基础的特征选择工具,它提供了五种特征的选择函数,每个函数负责选择一种类型的特征。一般情况下,在对某一数据集构建模型之前,都需要考虑从数据集中去除这五种类型的特征,所以feature-selector帮你省去data-science生活中一部分重复性的代码工作。如果有兴趣和充足的时间,建议阅读一下feature-selec...
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。 https://github.com/WillKoehrsen/feature-selector/blob/master/feature_selector/feature_selector.py#L114-L136 (2) identify_collinear 该方法用于选择...
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...
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。
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...
（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...
项目地址:https://github.com/WillKoehrsen/feature-selector 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。
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: identify_missing...