python小试牛刀: K-best算法

机器学习中特征选择的几种方法原理和代码实现(python) 一.特征选择-单变量特征选择 1.SelectKBest可以依据相关性对特征进行选择,保留k个评分最高的特征。 方差分析 分类问题使用f_classif,回归问题使用f_regression。 f_classif:分类任务 跟目标的分类,将样本划分成n个子集,S1,S2,..,Sn,我们希望每个子集的均值μ1,μ2,...,μn不相等。 我们假设H0:μ1=μ2=...=μn,当... 阅读详情
"""
k-best解决的问题:
n个珠宝价值vi和重量wi;求保留k个珠宝的单位价值最大化
n,vi,wi 值域。。。
"""

def k_best(v_ls,w_ls,k):
    l,r = 0.0, 1e5 #maximun 10,0000

    while abs(r-l) > 1e-6:
        mid = (l + r)/2.0
        vw_ls = [v - mid * w for v,w in zip(v_ls, w_ls)]
        choose =
【Python机器学习】零基础掌握SelectKBest特征选择 本次介绍的是如何使用算法在电商推荐系统中优选影响购买的关键因素。通过模拟数据和实际应用案例,结果显示商品的价格和评分是最能影响用户购买决策的两个因素。优点总结,算法在选择关键特征方面表现出色,适用于多个领域和场景。优点名称对应描述说明简单易用无需复杂的参数设置高效运行速度快灵活性适用于多种类型的数据缺点总结,尽管算法在多个方面表现良好,但也有其局限性。缺点名称对应描述说明数据依赖性强需要合适的数据支持不能处理非线性主要适用于线性问题过拟合风险在小数据集上可能过拟合。 阅读详情

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