特征选择- Sklearn.feature_selection的理解 Sklearn的feature_selection模块中给出了其特征选择的方法,实际工作中选择特征的方式肯定不止这几种的,IV,GBDT等等都ok; 一、移除低方差特征(Removing features with low variance) API函数:sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold=0.0) VarianceThreshold是特征选...
SelectFromModel is a meta-transformer that can be used along with any estimator that has a coef_ or feature_importances_ attribute after fitting. The features are considered unimportant and removed, if the corresponding coef_ or feature_importances_ values are below the provided threshold parameter...
基于树的估计器(请参阅sklearn.tree模块和模块中的树林sklearn.ensemble)可用于计算基于杂质的特征重要性,而反过来又可用于丢弃不相关的特征(当与sklearn.feature_selection.SelectFromModel 元变压器结合使用时) 函数用法: classsklearn.feature_selection.SelectFromModel(estimator, *, threshold=None, prefit=False, ...
import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.model_selection import StratifiedKFoldfrom sklearn.feature_selection import RFECVfrom sklearn.datasets import make_classification# 使用3个信息丰富的特征构建分类任务X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=25, n_info...
任务中,自变量往往数量众多,且类型可能由连续型(continuou)和离散型(discrete)混杂组成,因此出于节约计算成本、精简模型、增强模型的泛化性能等角度考虑,我们常常需要对原始变量进行一系列的预处理及筛选,剔除掉冗杂无用的成分,得到较为满意的训练集,才会继续我们的学习任务,这就是我们常说的特征选取(feature selection)...
from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 示例数据 X = [[0.87, 1.00, 0.00, 0.00], [0.84, 0.99, 0.01, 0.00], [0.91, 0.98, 0.00, 0.01], [0.93, 1.00, 0.00, 0.00], [0.88, 0.97, 0.02, 0.00], [0.80, 0.90, 0.07, 0.03]] y = ...
使用feature_selection库的SelectFromModel类结合带L1以及L2惩罚项的逻辑回归模型,来选择特征的代码如下: 1 from sklearn.feature\_selection import SelectFromModel 2 3#带L1和L2惩罚项的逻辑回归作为基模型的特征选择 4#参数threshold为权值系数之差的阈值 ...
使用feature_selection库的SelectFromModel类结合带L1以及L2惩罚项的逻辑回归模型,来选择特征的代码如下: 1fromsklearn.feature\_selectionimportSelectFromModel 2 3#带L1和L2惩罚项的逻辑回归作为基模型的特征选择 4#参数threshold为权值系数之差的阈值 5Select...
from sklearn.feature_selectionimportRFEfrom sklearn.linear_modelimportRidgeCV,LassoCV,Ridge,Lasso 这次用到的数据集是机器学习中尤其是初学者经常碰到的,波士顿房价的数据集,其中我们要预测的这个对象是MEDV这一列 代码语言:javascript 代码运行次数:0
特征选择的方法有很多,这里就基于sklearn中集成的feature_selection方法来进行讲解。 1、删除低方差的特征 先解释以下什么是“低方差”,所谓的低方差,也就说在一堆样本,计算所得到的方差值比较低,意味着这些样本的分布比较集中。同比,“高方差”也就是样本分布比较分散。而低方差特征删除的方法就是预先设置了某一个...