【实习总结】特征工程、降维、随机森林调参（思维脑图）

最新推荐文章于 2024-11-04 15:15:32 发布
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分类专栏： 未分类 文章标签： 特征工程 随机森林调参 降维 无监督分箱
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Monk_donot_know/article/details/88892783
本文为作者实习期间的工作总结，主要内容包括特征工程、标准化处理、哑变量处理等数据预处理技术，并涉及无监督分箱方法及信息值(IV)的概念。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

非常感谢实习期间带我的师兄对我的指导。

在这里插入图片描述
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这个思维脑图是有道云笔记做出来的，没有图片分享功能，但是可以网页链接分享，全图看这里：点击这里！传送门！

然后我这个总结基本上是我实习干的工作，在总结的时候有参考以下几篇博客：

以上。

大数据分析案例-基于随机森林模型的机器学习工程师岗位薪资预测
m0_64336780的博客
10-23 9934
本实验将通过收集机器学习工程师岗位的薪资数据，构建基于随机森林模型的薪资预测系统。我们将利用历史数据对模型进行训练和优化，并通过交叉验证等方法评估模型的性能。最终，我们将利用训练好的模型对新的数据进行预测，为企业招聘和人才管理提供有价值的参考。通过本实验的研究，我们期望能够为企业提供更准确的薪资预测服务，同时也为机器学习领域的薪资研究提供新的思路和方法。经过对机器学习工程师岗位薪资的随机森林模型预测实验，我们得到了令人满意的结果。
大数据分析案例-基于随机森林算法构建电影票房预测模型
m0_64336780的博客
01-31 1万+
本研究旨在利用随机森林算法构建一种高效的电影票房预测模型，通过综合考虑各种影响因素，提高预测准确性，为电影产业相关方提供科学的决策依据。通过该研究，可以更好地理解影响电影票房的关键因素，为电影从业者提供更全面的市场分析和预测服务。本实验通过对电影数据进行数据可视化、特征工程、建模分析，使用随机森林算法构建预测模型。总的来说，基于随机森林算法构建的电影票房预测模型为电影产业提供了一种强大的工具。然而，对于实际应用，还需要综合考虑业务背景、市场趋势等因素，将模型预测结果与实际情况相结合，形成更全面的决策依据。
随机森林matlab降维,七种降维方法
weixin_35371418的博客
03-18 1712
之前介绍过关于降维和特征选择，这里对几种降维方法进行介绍，与之前的方法大致相同。​1 缺失值比例​该方法的是基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少。因此，可以将数据列缺失值大于某个阈值的列去掉。阈值越高，降维方法更为积极，即降维越少。该方法示意图如下：关于缺失值阈值的确定，使用的方法就是实验不同的值，上图中的文字描述写明了过程1)从0.1到0.9实验阈值，每步长0.12)计算特征的缺失...
特征工程
weixin_47179719的博客
11-25 627
特征工程数据集成的含义是什么？数据集成的常用方法及含义是什么？数据集成的含义数据集成的方法1.联邦数据库2.中间件集成3.数据仓库什么是数据的特征？特征工程的动机与目标是什么？数据的特征特征工程的动机与目标特征选择的方法有哪些？它们的原理和实施步骤是什么？特征选择的方法原理和步骤1.过滤法2.包裹法3.嵌入法特征提取和特征选择的区别与联系相同点不同点特征生成的方法有哪些？它们的原理和实施步骤是什么？特征生成的一些方法数据约简的目的是什么？数据约简的方法有哪些？他们的作用是什么？目的方法1.维度归约2.数量归
随机森林-解决多重共线性降维进行调参
weixin_41611045的博客
02-15 4100
我们在使用python的随机森林包时，会用到max_feature这个参数 这个参数是我们进行选择样本特征的个数，如果当样本的特征较多时，比如有50-100个，我们选择auto，全部特征可以进行降维，即有的特征重要性过低的可以舍去。选择sqrt可以去除样本中特征之间多重共线性的干扰，sqrt代表每次选择根号n个特征进行建树。从而减少样本间多重共线性的干扰。 ...
特征工程到底是什么？2019百度实习生招聘试题之一
古月哲亭
04-04 205
https://www.zhihu.com/question/29316149/answer/110159647
人工智能和机器学习之分类算法：随机森林：数据预处理与特征工程.docx
08-29
人工智能和机器学习之分类算法：随机森林：数据预处理与特征工程.docx
【机器学习】随机森林：深度解析与应用实践
鑫宝的博客
05-31 2898
随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高预测准确性和模型的稳定性。每个决策树都是在训练数据的一个随机子集（bootstrap sample）上，以及特征的一个随机子集上构建的，这种方法减少了模型间的相关性，从而增强了整体模型的泛化能力。随机森林以其强大的预测能力、良好的鲁棒性和易于实现的特点，在众多领域展现了其价值。理解其核心原理、掌握关键参数调优技巧，并结合具体应用场景灵活运用，是发挥其最大效能的关键。
计算机专业实习日记+实习周记+实习总结
04-12
这份"计算机专业实习日记+实习周记+实习总结"文档集锦涵盖了软工专业、计算机专业和网络工程专业实习生可能遇到的各种情境，旨在帮助实习生更好地记录和反思自己的学习过程。 首先，实习日记和实习周记是实习生记录...
大数据分析案例-基于随机森林算法的智能手机价格预测模型
最新发布
m0_64336780的博客
11-04 8811
本实验旨在构建一个基于随机森林算法的智能手机价格预测模型，通过分析智能手机的多项特征，如品牌、型号、配置等，来准确预测其市场价格，从而为消费者和企业提供有价值的参考信息。心得与体会：通过这次Python项目实战，我学到了许多新的知识，这是一个让我把书本上的理论知识运用于实践中的好机会。原先，学的时候感叹学的资料太难懂，此刻想来，有些其实并不难，关键在于理解。在这次实战中还锻炼了我其他方面的潜力，提高了我的综合素质。
【过一下11】随机森林和特征工程
好好学习日记
07-04 745
ddd
特征工程实战2：随机森林模型用于疾病的判断工程
qq_45531594的博客
09-11 1301
x_train , y_train ： 在一张表里面。确定x,y 的时候会用到 drop函数 对整个矩阵 删去 ，y的那一列，剩下的都是x import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.tree import export_graphviz from sklearn.model_
Python数据分析案例04——超高维数据的降维(随机森林)、特征工程
weixin_46277779的博客
08-18 6406
对超高维度数据进行预处理降维，然后使用随机森林进一步降维
随机森林-特征选择
Vulpes corsac
08-10 1万+
随机森林是一种相当简单、容易理解的方法，他的基本原理就是，从原数据集中有放回的采样获得若干个子集，基于每个子集训练出不同的基分类器，再通过基分类器的投票获得最终的分类结果。另外，随机森林还有值得一提的是，随机森林不但对样本进行采样，也会对属性进行采样，即横竖采样，不过对属性的采样不再是自助采样法了，只是简单的按一定比例随机采样。将生成的多棵决策树组成随机森林。要进行特征选择，得现有一个对特征好坏的度量，我们先来看一下，随机森林是如何度量一个特征的好坏的，再来看它如何进行的特征选择。......
基于随机森林的特征选择-降维-回归预测——附代码
不定时分享电力优化、神经网络、数学建模等技术等
02-20 6730
可以看到，使用两个特征进行预测的准确度为85.2077，与使用所有特征进行预测的准确度相差不大，这表明随机森林特征选择方法有效的选择出了最重要的特征，实现了从大量特征到少数重要特征的特征降维筛选，极大的降低了特征的冗余性。当随机森林评价完成特征的重要性后，还需要对各个特征变量之间的相关性进行评估，以更加明显的看出何种特征最能影响预测结果，使用皮尔逊系数作为各个特征变量之间的相关性评价指标，从下图可以看出，越接近黄色表示相关性越强。确定要剔除的比例，依据特征重要性剔除相应比例的特征，得到一个新的特征集。
一文读懂特征工程
kobejayandy的专栏
07-08 2815
背景 在之前学习机器学习技术中，很少关注特征工程(Feature Engineering)，而且机器学习的书中基本上是已经处理好的数据或者作者自己构造的虚拟的数据。所以在机器学习的实践中，可能会选择使用这些算法，但是常常不知道怎么提取特征来建模。因此，结合网上的资料和项目中的经验试着来总结一下。 特征是什么 特征是对于分析和解决问题有用、有意义的属性。例如： 在表格数据中，表格中的一行是一个...
【Machine Learning】使用随机森林进行特征选择
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一、特征选择         在我们做特征工程时，当我们提取完特征后，可能存在并不是所有的特征都能分类起到作用的问题，这个时候就需要使用特征选择的方法选出相对重要的特征用于构建分类器。此外，使用特征选择这一步骤也大大减少了训练的时间，而且模型的拟合能力也不会出现很大的降低问题。         在特征选择的许多方法中，我们可以使用随机森林模型中的特征重要属性来筛选特征，并得到其与分类的相关性。
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09-28 452
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