第一种方法是最优子集选择(best subset selection),假如目前由p个特征,那么我们每次选择k个特征,从数量为k的所有可能的特征组合中得到最好的那个,这里的最好指RSS(残差平方和)最小,或者R平方最大,这样我们就得到针对不同数量的最好的特征子集了。最后,我们通过交叉验证、AIC、BIC或者R平方从这p+1(包含特征数为...
1,最优子集(Best Subset Selection):从零号模型(null model)M0开始,这个模型只有截距项而没有任何自变量。然后用不同的特征组合进行拟合,从中分别挑选出一个最好的模型(RSS最小或R2最大),也就是包含1个特征的模型M1,包含2个特征的模型M2,直至包含p个特征的模型Mp。然后从这总共p+1个模型中选出其中最好的模...
abess: A Fast Best Subset Selection Library in Python and RJin ZhuLiyuan HuJunhao HuangKangkang JiangYanhang ZhangShiyun LinJunxian ZhuXueqin Wang
2.导入需要用到的库 1importwarnings2fromsklearn.exceptionsimportConvergenceWarning3warnings.filterwarnings("ignore", category=ConvergenceWarning)4warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)5warnings.simplefilter(action='ignore', category=UserWarning)67#导入必要的库8importitertools9importnumpy a...
由于数据分析师和科学家经常报告花费大量时间进行数据整理和准备,因此本书的结构反映了掌握这些技术的重要性。 您用于开发模型的库将取决于应用程序。许多统计问题可以通过简单的技术解决,如普通最小二乘回归,而其他问题可能需要更高级的机器学习方法。幸运的是,Python 已经成为实现分析方法的首选语言之一,因此在完成本书...
df = df.dropna(subset=['TotalCharges'])df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 重置索引 # 转换数据类型 df['TotalCharges'] = df['TotalCharges'].astype('float')# 转换tenure def transform_tenure(x):if x <= 12:return 'Tenure_1'elif x <= 24:return 'Tenure_2'elif x <= 36:...
Hyperparameter tuning, also called hyperparameter optimization, is the process of determining the best set of hyperparameters to define your machine learning model. sklearn.model_selection provides you with several options for this purpose, including GridSearchCV, RandomizedSearchCV, validation_curve()...
Security-conscious organizations should carefully evaluate any software, whether open-source or proprietary, and consider the reputation of the project, the responsiveness of the development team, and the security practices in place. Regular updates, proper configuration, and adherence to security best pr...
1 best-subset selection: 这个方法显得非常直观,对于选取k个variable,就是花极高的复杂度,来枚举所有情况求出最小的,下图很好的说明了这个: 红色点为当前k个variable能达到的最小二乘,灰色点为其他非最优的情况,值得说明的两点是: 1 红点的值随着k增大肯定是不递增的,可以思考下为什么?
PCA from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.feature_selection import SelectKBest,...