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...
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...
卡方检验类feature_selection.chi2计算每个非负特征和标签之间的卡方统计量,并依照卡方统计量由高到低为特征排名。再结合feature_selection.SelectKBest这个可以输入”评分标准“来选出前K个分数最高的特征的类,我们可以借此除去最可能独立于标签,与我们分类目的无关的特征。 fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassif...
官方还给出了另一个方法SequentialFeatureSelector,该方法采用前向或后项的贪心算法形式对特征进行交叉计算,并根据每一次计算的得分进行特征保留。 5、使用管道(pipeline)结合特征选择与模型 这里就不做解释了,直接上代码 clf = Pipeline([ ('feature_selection', SelectFromModel(LinearSVC(penalty="l1"))), ('clas...
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)...
API函数:sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold=0.0) VarianceThreshold是特征选择的一个简单基本方法,它会移除所有那些方差不满足一些阈值的特征。 在默认情况下,其会移除所有方差为0的特征,也就是所有取值相同的特征。 二、单变量特征选择,Univariate feature selection ...
sklearn.feature_selection.rfe原理sklearn.feature_selection.RFE(递归特征消除)是scikit-learn中用于特征选择的一种方法。它通过递归地训练模型并消除最不重要的特征,从而帮助提高模型的性能。以下是RFE的原理: 1 1.选择初始特征集:首先,RFE会选择所有的特征作为初始特征集。 2.训练模型:利用选定的模型(通常是线性...
sklearn.feature_selection模块被广泛应用于样本数据集的特征选择和特征降维,以减少特征数量,增强对特征和特征值之间的理解,提高预测准确性或提高在高维数据集上的性能。本文将依据官方文档对sklearn.feature_selection模块进行介绍。 通常来说主要从两方面考虑来选择特征: ...
特征选择 (feature_selection) 特征选择的目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征,从而达到减少特征个数,提高模型精确度,减少运行时间的目的。另一方面,选取出真正相关的特征简化模型,协助理解数据产生的过程。 (1)子集产生:按照一定的搜索策略产生候选特征子集; ...
sklearn.feature_selection.RFECV L1-based feature selection：该思路的原理是：在linear regression模型中，有的时候会得到sparse solution。意思是说很多变量前⾯的系数都等于0或者接近于0。这说明这些变量不重要，那么可以将这些变量去除。Tree-based feature selection：决策树特征选择 基于决策树算法做出特征选择 ...