在最开始RFE会用某个模型对特征进行选择,之后再建立两个模型,其中一个对已经选择的特征进行筛选,另外一个对剔除的模型进行筛选,然后一直重复这个步骤,直到达到我们指定的特征数量。迭代式特征选择对计算能力要求高。 from sklearn.feature_selection import RFE rfe = RFE(RandomForestRegressor(n_estimators=100, rando...
sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction。 Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要。剔除那些不重要的指标。 sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: SelectKBest和S...
sfs.k_feature_names_ 返回并查看ML任务应该使用的最佳特性: 通过比较每个训练步骤中的性能和特征数量来了解选择过程。还可以看到所选择的模型度量在迭代步骤中不会发生很大的变化。 from mlxtend.plotting import plot_sequential_feature_selection as plot_sfs import matplotlib.pyplot...
from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn import feature_selection from sklearn.cross_validation import cross_val_score import numpy as np import pylab as pl ''' 特征提取: ...
fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThresholdvariance=VarianceThreshold(threshold=(.9*(1-.9)))variance.fit(loans)variance.get_support() 可以看到在我们的案例中没有低方差的特征,所以不需要删除。 缺失值:在这组特征中没有任何包含大量缺失值的特征;因此,我们将跳过这一步。以前我们也发过处理缺失值的文...
特征选择(feature selection),从原始的d维空间中,选择为我们提供信息最多的k个维(这k个维属于原始空间的子集) 特征提取(feature extraction),将原始的d维空间映射到k维空间中(新的k维空间不输入原始空间的子集) 在文本挖掘与文本分类的有关问题中,常采用特征选择方法。原因是文本的特征一般都是单词(term),具有语...
一、特征选择(feature selection) 1.1 传统特征选择算法 1.1.1 Wrapper method(包装法) 1、Sequential selection algorithms(SFS)3 2、Heuristic search algorithms 启发式搜索算法 Wrapper methods缺点 1.1.2 Filter methods(过滤法) 1.1.3 Embedded methods(嵌入法) 1.2 其它特征选择方法 1.2.1 Laplacian Score 拉普...
plt.ylabel('Feature Importance') plt.show() 3、Leave-one-out 迭代地每次删除一个特征并评估准确性。 fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancer fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearn.ensembleimportRandomForestClas...
from sklearn.feature_selectionimportchi2 x,y=load_iris(return_X_y=True)x_new=SelectKBest(chi2,k=2).fit_transform(x,y) 2.1.3 信息量 分类任务中,可以通过计算某个特征对于分类这样的事件到底有多大信息量贡献,然后特征选择信息量贡献大的特征。常用的方法有计算IV值、信息增益。
为了处理定量数据,最大信息系数法被提出,使用feature_selection库的SelectKBest类结合最大信息系数法来选择特征的代码如下: fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromminepyimportMINE#由于MINE的设计不是函数式的,定义mic方法将其为函数式的,返回一个二元组,二元组的第2项设置成固定的P值0.5defmic(x, y)...