——sklearn.feature_selection.f_regression 方差分析(ANOVA) 在传统的统计学中f值是用于方差分析的(analysis of variance),感兴趣的旁友可以参考任意一本统计学教材,里面有关于方差分析的详细推导和流程,我在这里就做一下简单的引入。传统的方差分析(或者说是多重均值比较)是这样的,举个经典的栗子: 我们开发出了...
在sklearn中,分别针对不同的统计检验方法和不同的排序选择标准提供了不同的工具,比如用于回归问题的f_regression、mutual_info_regression分数,用于分类问题的f_classif、chi2、mutual_info_classf分数;以及用于特征排序和选择的SelectKBest、SelectPercentile、SelectFpr等。把这两类工具相结合,就可以完成特征选择的任务了...
from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_regression from sklearn import preprocessing def key_function(m): return m[1] train_loader, valid_loader = get_train_loader(batch_size=1000) for x,y in train_loader: x=x.numpy() y=y.numpy() best...
要计算f_regression中的f值,我们首先要计算的是ri=(X[:,i]−mean(X[:,i])(y−mean(y))std(X[:,i])std(y),这个就是i号特征和因变量y之间的样本相关系数。 我们计算的f=r2i1−r2i∗(n−2),才是f_regression中的f值,服从F(1,n−2)分布。 f值越大,i号特征和因变量y之间的相关性就...
通过将特征输入到评分函数,返回一个单变量的f_score(F检验的值)或p_value(P值,用于与显著性水平做比较),SelectKBest和SelectPercentile只有评分,没有P值。对于不同问题可用的方法如下: 分类问题:chi2, f_classif, mutual_info_classif 回归问题:f_regression, mutual_info_regression ...
selector=SelectKBest(score_func=f_regression,k=5)X_train_selected=selector.fit_transform(X_train,y_train) 主成分分析(PCA) PCA是一种常用的降维技术,虽然它不属于预处理步骤,但经常在数据预处理后使用。 代码语言:javascript 复制 from sklearn.decompositionimportPCApca=PCA(n_components=2)# 指定要保留...
f_regression: F-valuebetween label/featurefor regression tasks. mutual_info_regression: Mutual informationfor a continuous target. SelectPercentile:Select features basedon percentileof the highest scores. SelectFpr:Select features basedon afalse positive rate test. ...
4 创建一个有待定系数的线性函数：f = linear_model.LinearRegression()5 准备数据：X = [[0,0],[1,1],[2,2]]y = [0,1,2]6 拟合f，得到f的待定系数：f.fit(X,y)print(f.coef_)7 知道了系数，就可以构造这个函数：import numpy as npa = f.coef_def f(n): b = np.dot(np.array(...
1. 普通线性回归 Linear Regression (1)目标: 1 classsklearn.linear_model.LinearRegression (fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) (2)参数: (3)sklearn的三个坑 【1】均方误差为负 我们在决策树和随机森林中都提到过,虽然均方误差永远为正,但是sklearn中的参数scoring下,均...
使用Lasso Regression模型的均方根误差为: 5.7388105957 1. 2. 3. 4. 5. 可以发现对于Lasso或是Ridge都是需要设置α α (即λλ)参数的。我们可以比较一下不同α α 参数下,模型评分的大小。 此处评分用的是R2score,即决定系数。我们常用决定系数来判断回归模型的拟合程度。