网络的特征词选择器;特征选择模块 网络释义
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...
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...
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...
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...
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...
单变量特征选择器(UnivariateFeatureSelector)可以操作具有类别型/连续型标签的类别型/连续型特征。用户可以设置特征类型(featureType)和标签类型(labelType),Spark会根据指定的特征类型和标签类型选择使用的评分函数。 它支持五种选择模式:numTopFeatures、percentile、fpr、fdr、fwe: ...
sequentialfeatureselector(以下简称SFS)是一种基于子集搜索的特征选择方法。它的基本思想是从初始特征集合中逐步选择最佳特征,直到满足某种停止准则为止。 SFS算法包括两个主要步骤:前向搜索和后向搜索。在前向搜索中,算法从空特征集合开始,逐步添加一个特征,每次选择能够最大化模型性能指标(如准确率、F1分数等)的特征...