机器学习特征工程之数据降维

最新推荐文章于 2024-05-24 09:14:13 发布
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#数据降维

本文探讨了特征选择的重要性，包括解决冗余特征和噪声问题。介绍了几种特征选择方法如sklearn的VarianceThreshold，并详细解释了PCA的原理及其在数据压缩、特征数量减少中的应用。

为什么进行特征选择？

  • 冗余：部分特征的相关度较高，容易消耗计算性能。
  • 噪声：部分特征对预测结果有影响。

特征选择是什么

这里写图片描述

特征选择API

sklearn.feature_selection.VarianceThold

主成分分析PCA

PCA是什么？
本质：PCA是一种分析、简化数据集的技术。
目的：是数据维数压缩，尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息。
作用可以消减回归分析或者聚类分析中特征的数量。

PCA降维分析可以参考以下文章：
PCA降维实例分析
数据降维

特征工程-数据降维
myazi
09-15 1107
特征工程 1、数据降维 2、特征提取 3、特征选择 一、数据降维 一、特征工程 ​ 特征工程是一个很大的概念，实在找不到合适的词，语句来描述特征工程。为了直观的学习特征工程，还是从特征工程处理的流程来窥视特征工程为何物？ ​ 1、数据的生成，这部分严格意义上说不属于特征工程范畴。因为数据都没有的话，谈何学习，但是数据即是特征，如何生成数据也是特征生成的过程...
【机器学习】特征工程——数据降维
ZD_012的博客
11-25 824
特征工程 定义：将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了对未知数据的预测准确性。 内容：主要有三部分： 　　1、特征抽取 　　2、特征预处理 　　3、数据的降维 数据降维 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性
特征工程——数据降维
红叶谷 wsp_1138886114的博客
06-14 2163
数据降维 概念：在尽量减少信息量的前提下，采用某种映射方法（函数） 把原来的高维数据（变量多）---映射--->低维数据（变量少） 避免维数灾难 ：增加样本量 常用的降维方法： 线性方法 非线性方法 有监督方法 --> LDA（线性判别分析） 无 无监督方法 --> PCA（主成
特征工程之特征降维
p1967914901的博客
12-17 243
特征工程之特征降维降维降维的两种方式特征选择定义方法模块主成分分析(可以理解一种特征提取的方式) 降维 降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程 降低随机变量的个数 相关特征(correlated feature) 相对湿度与降雨量之间的相关 等等- 正是因为在进行训练的时候，我们都是使用特征进行学习。如果特征本身存在问题或者特征之间相关性较强，对于算法学习预测会影响较大 降维的两种方式 特征选择 定义 数据中包含冗余或相关变量(或称特征、属性、指标等)，
【Python特征工程系列】一文教你使用PCA进行特征分析与降维（案例+源码）
数据杂坛
05-24 2604
一文教你使用PCA进行特征分析与降维（案例+源码）
机器学习中特征工程的特征抽取、预处理、选择与降维
最新发布
08-18
在机器学习领域，特征工程是核心步骤之一，其主要目的是从原始数据中提取有助于模型训练和预测的特征。特征工程的主要工作涵盖了特征抽取、预处理、选择与降维等重要环节。通过这些方法，可以提高数据的质量，从而让...
机器学习实践：入门特征工程与数据降维详解
"机器学习理论到实践-特征工程-小白入门解析" 是一篇针对机器学习初学者的指南，主要探讨了特征工程这一关键步骤。特征工程是机器学习流程中的核心环节，它涵盖了数据预处理、特征提取和特征选择等多个子任务。 ...
机器学习中随机森林用于降维、特征选择与重要性排序的技术解析
05-12
适合人群：对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者，尤其是关注于数据预处理阶段特征工程优化的人群。 使用场景及目标：适用于需要处理高维数据集的情况，如生物信息学、金融风控等领域。主要目的是降低数据...
特征工程:特征降维
读万卷书 行万里路
06-26 7513
  特征降维指的是采用某种映射方法，将高维向量空间的数据点映射到低维的空间中。在原始的高维空间中，数据可能包含冗余信息及噪声信息，其在实际应用中会对模型识别造成误差，降低模型准确率；而通过特征降维可以减少冗余信息造成的误差，从而提高模型准确率。   特征降维的常用方法有特征选择和线性降维。 1 特征选择   特征选择方法比较简单粗暴，直接将不重要的特征删除。特征选择方法主要包括三大类：过滤法(Filter)、包装法(Wrapper)和嵌入法(Embedded)。 过滤法：根据发散性或者相关性对各个特征进行
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所属知识点：Machine Learning：Feature Engineering归纳和总结机器学习技术的库：ViolinLee/ML_notes。该库主要内容是我的机器学习笔记，同时挑选和收集各类与机器学习技术相关的高质量资源，欢迎大家关注和Star！会一直更新下去。 （1）基础概念 特征（Feature）：特征是所有独立单元共享的属性，是进行分析或预测的对象。只要对模型有用...
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07-09 4277
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Data Hero
04-14 1933
01 数据降维 数据分析中，我们常常面对较大的数据集，这里的“大”，一是指样本量大（如千万量级），二是指高维度（如几百个维度）。因此在正式分析这些大数据前，我们需要对它们做预处理，从而缩减数据维度，提升处理效率和训练效果。 数据降维就是一种数据预处理技术，常用的降维技术如下： 主成分分析 PCA 因子分析 Factor Analysis 独立成分分析 ICA 本文介绍并实践了一种常用的数...
机器学习——特征工程之核化线性降维KPCA
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一、前言 1、 线性降维的假设：从高维空间到低维空间的函数映射是线性的 2、 然而，现实任务中大多数可能需要非线性映射才能找到恰当的低维嵌入 3、 低维嵌入：低维（“本真”）空间样本点采样后以某种分布嵌入（映射）到高维空间中 二、KPCA原理 1、 非线性降维常用方法之一：基于核技巧对线性降维方法进行“核化” 2、 PCA求解目标：
特征工程之特征选择
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02-08 771
特征工程之降维
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什么是降维 降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程 为什么降维 在实际的机器学习项目中，降维是必须进行的，因为在数据中存在以下几个方面的问题： （1）数据的多重共线性：特征属性之间存在着相互关联关系。多重共线性会导致解的空间不稳定， 从而导致模型的泛化能力弱； （2）高纬空间样本具有稀疏性，导致模型比较难找到数据特征； （3）过多的变量会妨碍模型查找规律...
机器学习项目实战之信用卡欺诈检测（零基础，附数据及详细python代码）
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机器学习案例之信用卡欺诈检测 1、项目介绍 原始数据为银行的个人交易记录，每一条信息代表一次交易，原始数据已经进行了类似PCA的处理，现在已经把特征数据提取好了，检测的目的是通过数据找出那些交易存在潜在的欺诈行为。 2、观察数据 即使是拿到处理好的数据也不要着急建立模型，否则会事倍功半，一定要先观察数据。此处分别用到了Numpy-科学计算库、Pandas-数据分析处理库以及Matplotlib-可...
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broccoli2的博客
11-02 4531
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