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...
fromfeature_selectorimportFeatureSelector# Features are in train and labels are in train_labelsfs = FeatureSelector(data = train, labels = train_labels) 3 方法 这个特征选择器有 5 种用于查找待移除特征的方法。我们可以访问任何已被识别出来的特征并通过人工方式将它们移出数据,也可以使用 FeatureSelecto...
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。
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...
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: ...
FeatureSelector完整的代码放在GitHub上(https://github.com/WillKoehrsen/feature-selector),欢迎任何contributions。特征选择器还在锐意制作中,将根据社区需求继续改进! 可处理处理一些最常见的特征: 缺失值多的特征 共线(高度相关)特征 树模型中零重要性的特征 ...
一、sequentialfeatureselector的原理 sequentialfeatureselector基于贪心算法的思想,通过不断迭代,每一次迭代都根据某个评价指标来选择一个当前最佳的特征,并剔除对最终模型贡献较小的特征。这个评价指标可以是模型的准确率、F1分数、AUC值等。 具体来说,sequentialfeatureselector的步骤如下: 1.初始化:将特征集合赋值给...