如此往复递归,直至剩余的特征数量达到所需的特征数量。 from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.linear_model import Ridge #选择Ridge为基模型 select_feature=RFE(estimator=Ridge(),n_features_to_select=5).fit_transform(data,label)#保留5个特征 1. 2. 3. 4. 从RFE的流程我们可以看出一...
from sklearn.feature_selection import chi2 #选择K个最好的特征,返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target) 1. 2. 3. 4. 5. 1.4 互信息法 经典的互信息也是评价定性自变量对定性因变量的相关性的(例如决策树ID3算法),互信息计算公式如下: 为了处理定量数据,...
class sklearn.feature_selection.SelectFromModel(estimator, threshold=None, prefit=False) from sklearn.feature_selection import SelectFromModel model = SelectFromModel(lasso,prefit=True) x_new = model.transform(xdata) ②:基于 Tree-based feature selection 采用Random Forests 1 2 3 4 5 6 7 8 from...
在Python中进行Lasso特征选择,你可以按照以下步骤进行: 1. Lasso回归和特征选择的基本概念 Lasso回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression)是一种线性回归的变体,通过引入L1正则化项来实现特征选择和模型复杂度的控制。Lasso回归可以将某些特征的系数压缩为零,从而实现特征选择,降低模型的复杂度,并...
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）方法是一种常用的特征选择方法，可以通过对线性...
这种方法最流行的例子是 LASSO 和树型算法。 使用Python进行特征选择 本文将使用一个金融科技数据集,该数据集包含过去贷款申请人的数据,如信用等级、申请人收入、DTI和其他特征。最后的目标是使用ML预测贷款申请人是否可能违约(无法支付贷款)。这有助于企业做出决策,例如拒绝贷款申请、减少贷款金额或以更高的利率向...
scikit-learn 提供了这两种优化算法的Lasso实现,分别是 sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0,*, fit_intercept=True,normalize='deprecated', precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=0.0001, warm_start=False, positive=False, random_state=None, selection='cyclic') ...
Embedded 基于嵌入的方法:这种方法更加复杂,它将上面两种方法组合在一起。这种方法最流行的例子是 LASSO 和树型算法。 03 使用Python进行特征选择 本文将使用一个金融科技数据集,该数据集包含过去贷款申请人的数据,如信用等级、申请人收入、DTI和其他特征。最后的目标是使用ML预测贷款申请人是否可能违约(无法支付贷款)...
Lasso作为特征选择方法 Select K-Best(f_regression 和 mutual_info_regression) 递归特征消除(RFE) 顺序前向/后向特征选择 数据集 我们将从汽车数据集开始,该数据集包含七个特征,并将“mpg”(每加仑行驶英里数)列设置为我们的目标变量。 import pandas as pd ...
lasso进行特征筛选python 筛选特征变量 特征筛选 分类问题中筛选与离散标签相关性较强的连续变量——方差分析 基本流程 代码实现 相关内容 特征筛选(关键) 回归问题中筛选与连续标签呈线性关系的连续变量——F检验(f_regression) 计算过程 特征筛选(关键) 互信息法(mutual information)...