1. 方差阈值法 (Variance Threshold):这种方法通过移除方差低于某一阈值的特征来减少特征数目。方差小的特征在数据集中变化小,对模型的贡献可能较小,因此可以移除。 2. 单变量特征选择 (Univariate Feature Selection):这种方法通过对每个特征单独进行统计测试,选择与目标变量显著相关的特征。常用统计检验包括卡方检验、...
RFE递归特征消除是常见的特征选择方法。原理是递归地在剩余的特征上构建模型，使用模型判断各特征的贡献并...
二、嵌入法(Wrapper Method) 这种方法在模型训练过程中选择特征,并观察其对模型性能的影响。 具体做法为: 初始化一个特征集 用这个特征集训练模型 计算训练出的模型的效果,如准确率 去掉这个特征集中的一个特征 重复2-4步骤,获取没有该特征集合训练出的模型的效果 对比两个效果,选择效果好的特征集 重复这个过程,...
机器学习中常用的特征选择的方法有：方差选择法：方差选择法通过计算各个特征的方差，根据事先设定好的阈值来进行特征的筛选，选取特征方差大于一定阈值的，毕竟那些方差接近于零的特征在样本中分布并没有明显差异。此外，方差选择法只需要特征值即可，并不需要样本标签的参与。相关系数法：不管是皮尔森系数、还是距离相关...
特征选择是机器学习中非常重要的一步,可以通过过滤式、包裹式和嵌入式特征选择方法来进行。在选择合适的特征时,可以考虑特征与目标变量的相关性、特征之间的相关性、模型复杂度和领域知识等因素。
在机器学习中,特征选择和特征提取是非常重要的步骤,可以帮助模型更好地理解数据和提高预测准确性。下面我将详细介绍一些常用的特征选择和特征提取方法: 特征选择: a. 过滤式特征选择:通过统计方法或相关性分析等手段,筛选出与目标变量相关性较高的特征,如相关系数、方差分析等。 b. 包裹式特征选择:通过模型训练的...
因为大多数的机器学习算法都是无法直接对类别变量进行计算的），一般有两种办法：独热编码以及标签编码。
图1:通过穷举法求解特征选择问题的二叉树表示。状态集合中元素的个数随特征变量数目增加而呈现指数增长。 目前很多流行的机器学习的材料,都未能给出特征工程和特征选择的详细论述。其主要原因是,大部分机器学习算法有标准的推导过程,因而易于讲解。但是在很多实际问题中,寻找和筛选特征变量并没有普适的方法。 然而,特征...
根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种: Filter:过滤法,按照发散性或者相关性对各个特征进行评分,设定阈值或者待选择阈值的个数,选择特征。 Wrapper:包装法,根据目标函数(通常是预测效果评分),每次选择若干特征,或者排除若干特征。 Embedded:嵌入法,先使用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到各个特征的权值...