Python 特征选择方法总结

最新推荐文章于 2025-09-17 09:34:50 发布
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本文汇总了机器学习中特征选择的三大方法：过滤法、包装法及嵌入法。介绍了Pearson相关系数、Chi2验证、MIC等过滤法，前向搜索、后向搜索等包装法，以及加入惩罚项的嵌入法。深入解析每种方法的应用场景与优缺点。
【Python】特征选择方法
allein_STR的博客
08-27 3295
​​​​​​特征选择作用： 1. 减少特征数量、降维，加强模型的泛化能力，减少过拟合 2. 增强对特征和特征值之间的理解 特征选择方法： Pearson相关系数——单变量选择 该方法衡量变量之间的线性相关性，取值范围为【-1，1】、 -1表示完全负相关；0表示完全没有线性关系；+1表示完全正相关。 优点：速度快，易于计算 缺点：只能衡量线性相关性 Python代码：使用scipy.stats的 pearsonr函数： import numpy as np from scipy.stat
Python基础知识点总结
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08-25 8万+
本文包括python基本知识：简单数据结构，数据结构类型（可变：列表，字典，集合，不可变：数值类型，字符串，元组），分支循环和控制流程，类和函数，文件处理和异常等等。
一些常见的特征选择方法
农场老马的专栏
09-20 6593
现实中产生的特征维度可能很多，特征质量参差不齐，不仅会增加训练过程的时间，也可能会降低模型质量。因此，提取出最具代表性的一部分特征来参与训练就很重要了。 通常有特征抽取和特征选择两种方法。这里分别介绍一下。特征抽取与PCA特征抽取中最常见的当属PCA了。主要思想对于特征之间存在正交关系，数据满足高斯分布或指数分布的数据，作线性变换，使用方差、协方差去噪，生成新的主元，接下来按重要性排序后取少数参与
【python】数据挖掘分析清洗——特征选择（特征筛选）方法汇总
weixin_47058355的博客
04-27 1万+
特征构造得到足够的广度后，将这些特征进行筛选特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解通常来说，从两个方面考虑来选择特征：特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择特征选择指的是从原始数据中选择最具有代表性和重要性的特征，保留这些特征并去除无用或冗余的特征。
Python数据挖掘之特征选择
最新发布
jerrykorea的博客
09-17 1062
特征选择（属性选择 / 变量选择定义特征选择是在建模前从原始的 𝑑个特征中挑出一个重要的子集（大小为 𝑘，𝑘<𝑑）的过程。其目标是用更少的特征达到更好的或相近的模型效果，同时提升可解释性与计算效率。主要目的减少特征数量，增强对数据和模型的理解。降低计算复杂度，减少过拟合风险，提升泛化能力。常见方法（按思想分类）Filter（过滤）方法：基于统计量或相关性（如相关系数、卡方、信息增益、方差阈值）独立于具体学习器选择特征。优点：速度快、可扩展；缺点：忽略特征与模型的交互。
python特征选择（一款非常棒的特征选择工具：feature-selector）
12-22
文章目录前言1.数据集选择2.feature-selector用法3.具有高missing-values百分比的特征4.具有高相关性的特征5.对模型预测结果无贡献的特征6.对模型预测结果只有很小贡献的特征7.具有单个值的特征8.从数据集去除选择的特征9.结论 前言        FeatureSelector是用于降低机器学习数据集的维数的工具。        文章介绍地址        项目地址        本篇主要介绍一个基础的特征选择工具feature-selector，feature-selector是由Feature Labs的一名数据科学家williamkoehrsen写的特征选
用Python实现特征工程之特征选择——过滤法、包装法、嵌入法
qq_41698317的博客
08-08 1578
选择合适的特征选择方法取决于数据集的规模、特征数量、计算资源以及具体的应用场景。一般情况下，可以先使用过滤法进行初步筛选，再结合包装法或嵌入法进行更精细的特征选择，以优化模型性能。
Python特征选择技术总结，建议收藏！
python122_的博客
04-21 849
在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。本文还可以帮助你解答以下的面试问题:特性选择是选择与ML模型更加一致、非冗余和更相关的基本特性的过程。在ML项目中使用特性选择是必要的，因为:特征选择方法有哪些？有两种常见的方法可以处理特征选择：1、前向特征选择。使用一个特征（或一小部分）拟合模型并不断添加特征，直到新加的模型对ML 模型指标没有影响。可以使用相关分析等方法（例如，基于 Pearson 系数），或者您可以从单个特征或特征子集开始拟合模型。2、向后特征选择。这
LR_coef.zip_lr.coef_\_python_python特征选择_特征选择_逻辑回归 coef
09-24
在数据分析和机器学习领域，特征选择是一个至关重要的步骤。它涉及到挑选出对模型预测最有影响力的输入变量，以提高模型的...在实际应用中，结合多种特征选择方法和对数据的深入理解，可以进一步提升模型的预测能力。
python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...
weixin_42512966的博客
02-03 2214
花费了很长时间整理编辑，转载请联系作者授权，违者必究。特征选择(Feature selection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。首先，我们为什么要进行特征选择呢？它有以下几个优点：减少过拟合：冗余数据常...
python实现求特征选择的信息增益
09-19
信息增益（Information Gain）是一种常见的特征选择方法，它基于熵（Entropy）和条件熵（Conditional Entropy）的概念。本文将深入探讨如何使用Python来计算特征选择的信息增益，同时考虑二值离散型和连续型属性。 ...
boruta_py, Boruta的python 实现所有相关特征选择方法.zip
09-18
boruta_py, Boruta的python 实现所有相关特征选择方法 boruta_py项目主持了 python的 Boruta的所有相关特征选择方法。[Related blog post] ( http://danielhomola.com/2015/05/08/borutapy-an-all-rel
一文归纳Python特征选择
Mark_Australia的博客
05-07 289
https://www.jianshu.com/p/5ad11b660457
python特征选择
A person does not really understand something until after teaching it to a computer. Donald.E.Knuth
05-21 1019
# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklear...
Python机器学习特征选择(完全版)
算法进阶
02-04 4023
1 特征选择的目的 机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。这样做的作用是: 减少特征（避免维度灾难），提高训练速度，降低运算开销； 减少干扰噪声，降低过拟合风险，提升模型效果； 更少的特征，模型可解释性更好； 2 特征选择方法 特征选择方法一般分为三类： 2.1 过滤法–特征选择 通过计算特征的缺失率、发散性、相关性、信息量、稳定性等指标对各个特征进行评估选择，常用如缺失情况、单值率、方差验证、pearson相关系数、chi2卡方检验、IV值、信息增益及PSI等方法。
Python特征选择
m0_61899108的博客
01-11 4498
机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。这样做的作用是: 减少特征（避免维度灾难），提高训练速度，降低运算开销； 减少干扰噪声，降低过拟合风险，提升模型效果； 更少的特征，模型可解释性更好。
Python数据分析之特征处理笔记三——特征预处理（特征选择）
qq_54412734的博客
10-03 5837
书接上文，进行数据清洗过程后，我们得到了没有空值、异常值、错误值的数据，但想要用海量的数据来建立我们所需要的算法模型，仅仅是数据清洗的过程是不够的，因为有的数据类型是数值，有的是字符，怎样将不同类型的数据联系起来？以及在保证最大化信息量的前提下，怎样得到便于分析的数据？这就是特征预处理要做的工作。
Python特征选择的总结
数据派THU
06-05 526
来源：深度学习基础与进阶 本文约4900字，建议阅读5分钟 本文我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。本文还可以帮助你解答以下的面试问题：什么是特征选择?说出特性选择的一些好处你知道哪些特征选择技巧?区分单变量、双变量和多变量分析。我们能用PCA来进行特征选择吗?前向特征选择和后向特征选择的区别是什么?01 什么是特征选择，为何重要？特性选择是选择与ML模型更加...
干货 ：Python特征选择的总结
2301_76161259的博客
06-15 617
在这种情况下可能会导致扭曲或误导的结果，为了解决这个问题，我们可以只保留一个特征，删除多余的特征，这样是不丢失任何信息的。这是相当大的数据量，这些数据通常包含了很多“噪声”，它对我们的ML工作没有任何的帮助，因此我们需要在ML训练发生之前验证数据的质量和适用性。包装器的方法是一种选择特征的更自动化的方式，我们将使用内置函数 SequentialFeatureSelector()实现前向选择，该函数是 mlxtend 库的一部分。当数据中包含未处理的分类特性时，Phik是非常好用的。**这是与1的相反方法。
Python实现遗传算法与模拟退火算法特征选择研究
在本项目中，通过Python编程实现了两种特征选择方法，GA_feature_selection.py和SA_feature_selection.py。GA_feature_selection.py使用遗传算法进行特征选择，而SA_feature_selection.py使用模拟退火算法进行特征...
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