Python 实现特征选择算法

最新推荐文章于 2024-05-17 19:25:33 发布

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本文介绍了Python在机器学习中实现特征选择的三种方法：方差选择法通过VarianceThreshold删除低方差特征，相关系数法利用f_regression或mutual_info_regression评估线性相关性，递归特征消除法RFECV基于模型性能递归删除不重要特征。

Python 实现特征选择算法

特征选择（Feature selection）是机器学习中的重要步骤之一，其目的是从原始数据中选择出最相关的特征集合，来提高模型的准确性和泛化能力。在本文中，我们将介绍 Python 中实现特征选择算法的方法。

加载数据
首先，我们需要加载数据集。这里我们使用 scikit-learn 提供的示例数据集 iris。

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

方差选择

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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。

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转自每日一Python 微信公众号 特征选择就是从原始特征中选取一些最有效的特征来降低维度,，提高模型泛化能力减低过拟合的过程，主要目的是剔除掉无关特征和冗余特征，选出最优特征子集；常见的特征选择方法可以分为3类：过滤式（filter）、包裹式（wrapper）、嵌入式（embedding）。 1.过滤式filter：通过方差选择法、相关系数法、卡方检验法、互信息法来对特征进行评分，设定...

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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...

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转至博文：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 知乎问答：https://www.zhihu.com/question/29316149 归一化，正则化：http://blog.youkuaiyun.com/u012102306/article/details/51940147 卡方检验：http://blog.youkuaiyun.com/sunsh...

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Feature Selection For Machine Learning in Python 原文作者：Jason Brownlee 原文地址：https://machinelearningmastery.com/feature-selection-machine-learning-python/ 译者微博：@从流域到海域译者博客：blog.youkuaiyun.com/solo95 P

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Python实现`mrmr`使得这一算法的使用门槛降低，用户可以通过简单的pip安装命令和几个函数调用来执行特征选择。在数据科学实践中，合理选择特征可以显著提升模型的性能，减少过拟合的风险，提高计算效率。通过Jupyter...