sklearn 特征选择

最新推荐文章于 2023-10-13 23:34:56 发布
原创 最新推荐文章于 2023-10-13 23:34:56 发布 · 211 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#sklearn #机器学习 #特征选择

该博客探讨了如何运用sklearn库中的SelectKBest方法，配合mutual_info_classif函数，从特征集中选择最具影响力的10个特征进行训练。这种方法在机器学习模型中常用于提高模型性能。 
select_K=sklearn.feature_selection.SelectKBest(mutual_info_classif,k=10).fit(features_train,label)

sklearn中的特征选择feature_selection
qq_40107571的博客
12-08 3189
sklearn中的特征选择feature_selection
sklearn实现特征选择--过滤法（通过方差、f_regression、卡方）
qq_35358021的博客
11-16 7563
import numpy as np from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold.SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_regression from sklearn.feature_selection import chi2 from sklearn.featur...
三、Sklearn 特征选择
嘻哈吼嘿呵的博客
10-02 4558
目录 一、概述 二、Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance) 2、单变量特征选择 (Univariate feature selection) （1）、卡方(Chi2)检验 （2）Pearson相关系数 (Pearson Correlation) 3 、互信息和最大信息系数 (MIC) 4 、距离相关系数 (D...
sklearn特征的选择
微信号：RunsenLiu
03-30 966
特征工程 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上 限而已。根据特征使用方案，有计划地获取、处理和监控数据和特征的工作称之为特征工程,目的是 最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。 根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种： 用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择 Filter： 过滤法：按照发散性或者相关性对各个特征进行评分...
sklearn之特征选择
weixin_45580742的博客
02-24 899
Embedded嵌入法 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法，即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时，我们先使用某些机器学习的算法和全部特征对模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小选择特征。这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性，比如决策树和树的集成模型中的feature_importances_属性，可以列出各个特征对树的建立的贡献，我们就可以...
利用sklearn进行特征选择
weixin_43496455的博客
12-20 6390
3种特征选择 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。 （先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器） 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。 （给定学习器选择最有利于其性能、“量身定做”的特征子集） 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...
【机器学习】sklearn特征选择（feature selection）
高朗的博客
10-13 3818
特征选择 feature selection
sklearn特征选择
03-28
sklearn特征选择是指使用sklearn库中提供的一系列方法来选择数据集中最重要的特征，以达到优化模型性能的目的。 sklearn特征选择包括三个方面： 1. Filter方法：根据特征的统计学属性（如方差、卡方检验、相关系数...
sklearn特征选择 保留特征名称
weixin_42827617的博客
04-09 3003
我在做一个决策树案例的时候，将数据预处理，再进行特征选择，构建模型，终于完成了，准确率还挺高。于是，想要用graphviz工具把图画出来。马上面临了一个问题。 我发现，经过特征选择后，数据变成了array类型，并失去了特征名称，查询资料后没有找到直接保留特征名称的方法。但是有一个get_support函数，可以保留提取出来的特征索引。于是就通过这个方法自己加几句代码，取出特征选择后的特征名称。 1...
Python sklearn学习之特征选择
洪城浪子的博客
08-06 1826
Python sklearn学习之特征选择 文章目录Python sklearn学习之特征选择1. 移除低方差特征2. 单变量特征选择2.1 单变量特征选择工具类2.2 score_func参数说明2.2.1 用于回归：2.2.2用于分类：3. 递归式特征消除4. SelectFromModel4.1 基于 L1 的特征选取4.2 基于 Tree（树）的特征选取5. 特征选取作为 pipelin...
干货：结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法
02-27
结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法
【sklearn第十七讲】特征选择
wong2016的博客
07-10 3782
机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq 群号：696721295） sklearn.feature_selection模块里的类能被用来在样本集上作特征选择、或者叫维数降低，改善估计量的准确性、在高维空间的表现。下面我们介绍几种常用的特征选择方法。 删除低方差特征 VarianceThreshold是一个简单的特征选择基准方法。它删除所有方差小于某阈值的特征。默认删...
sklearn学习之使用sklearn进行特征选择
爱丹丹的博客
10-27 8727
在本节中我们将使用sklearn.feature_selection模块中的类在高维度的样本集上进行特征选择、降维来提升估计器的性能。 1. Removing features with low variance方差选择法 sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold=0.0) 方差选择法是一种进行特征选择的简单的baseline方法，...
python——机器学习：sklearn特征选择feature_selection
weixin_53848907的博客
08-22 4281
特征选择是机器学习中很重要的一部分，构造并选取合适的特征，能极大的提高模型的表现。sklearn中feature_selection模块提供了一些特征选择方法。包括方差阈值法、相关性过滤法、嵌入法和包装法等。本文通过鸢尾花数据集详细介绍这些方法的使用
基于sklearn的特征选择方法
qq_43785846的博客
01-24 3247
1 特征选择 我们主要关心以下几个问题： 1、特征差异性。也就是一列特征值若几乎没有什么变化，那么这个特征对模型并没有什么作用。 2、相关性大小。也就是该维特征与target的相互作用有多大。 2 过滤法 1、方差判别 给定阈值，排除那些方差低于阈值的特征。 from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold #方差选择法，返回值为特征选择后的数据 #参数threshold为方差的阈值 VarianceThreshold(threshold=3)
Sklearn学习_03特征选择
student_thon的博客
05-06 588
1
sklearn特征选择方法及实例
sinat_32107781的博客
04-06 1002
sklearn特征选择https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5186226.html
sklearn学习——特征工程(特征选择)
热门推荐
sqiu_11的博客
03-02 2万+
##什么是特征工程？## 定义：特征工程是将原始数据转化为特征，更好表示预测模型处理的实际问题，提升对于未知数据的准确性。它是用目标问题所在的特定领域知识或者自动化的方法来生成、提取、删减或者组合变化得到特征。
机器学习sklearn之数据预处理及特征选择
weixin_41599977的博客
04-20 2124
数据预处理 归一化 特点：通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1])之间 当数据中几个特征同等重要时：进行归一化，目的是让某一个特征对最终结果不会造成更大的影响 公式：x’ = (x-min)/(max-min) 注：作用于每一列，max为一列的最大值，min为一列的最小值,那么x’为最终结果 sklearn归一化API: sklearn.preprocessing.MinMax...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值