数据处理特征选取

最新推荐文章于 2024-04-06 21:00:46 发布
转载 最新推荐文章于 2024-04-06 21:00:46 发布 · 341 阅读 · 0

该博客围绕数据处理中的特征选取展开，虽具体内容需点击链接查看，但可知核心聚焦于数据处理时如何进行特征选取，这在信息技术领域的数据挖掘、数据分析等方面有重要意义。
数据处理和分析之数据预处理：特征提取(FeatureExtraction)：特征交叉与组合
2401_87715305的博客
10-12 207
通过手动和自动特征交叉，以及特征组合策略，我们可以有效地从原始数据中提取更深层次的信息，为机器学习模型提供更丰富的输入，从而提高模型的性能。然而，这些操作需要谨慎处理，以避免过拟合和维度灾难。
数据分析-数据清洗特征提取
qq_44795205的博客
08-20 1014
学习内容 数据清洗 特征提取 学习笔记 1、dropna和fillna有哪些参数，分别如何使用呢? 1、使用dropna函数 DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数说明： axis:axis=0: 删除包含缺失值的行axis=1: 删除包含缺失值的列 how: 与axis配合使用 how=‘any’ :只要有缺失值出现，就删除该行货列 how=‘all’: 所有的值都缺失，才删除行或
特征工程(II)--数据预处理
WilenWu
04-06 844
导入必要的包 import numpy as np import pandas as pd import re from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin from sklearn.utils.validation import check_X_y, check_is_fitted from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer from sklearn.compose impo
数据预处理，特征选择方法整理
u013717571的博客
03-13 3350
数据进入模型之前，通常都需要进行预处理和特征选择，在查看了一些资料，借鉴他人的一些经验总结后，我将这些方法整理好，并写成函数，方便以后调用，也是对自己的学习和工作做了一个小总结，如有错误还请留言指正！'''统计数据中的空值比例'''def cal_null_info(input_data, *null_threshold): ''' 输入：需要处理的数据（为一个dataframe），可...
数据预处理及特征提取
weixin_46144395的博客
02-09 3281
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、什么是数据清洗？1.缺失值处理（1）删除法（2）插补法二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示
NBA数据分析之科比投篮预测：从数据处理到模型优化的完整指南
11-07
内容概要：本文档详述了科比投篮预测项目的整个过程，包括数据收集、数据处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估与优化。首先介绍了科比·布莱恩特及其投篮数据的重要性和价值，接着逐步指导读者如何使用Python...
文献_evening9j3_英文_图像处理_数据降维_特征选择_
10-01
综上所述，这个压缩包文件包含的资源可能涵盖了数据降维和特征选择的理论、方法、应用，以及在图像处理中的实践。通过深入研究这些文献和译文，我们可以提升对这些核心概念的理解，进一步提升在数据科学领域的专业...
高维数据聚类特征选择
最新发布
10-15
本文探讨了高维数据中最优特征子集的选择方法，提出结合改进的核模糊C均值聚类（MKFCM）与最优最小生成树（MST）进行特征分组与筛选，并引入二进制布谷鸟搜索算法优化特征选择过程。随后采用神经模糊分类器实现精准...
pca.zip_PCA数据处理_PCA数据降维_PCA特征提取_pca提取特征_降维
09-20
4. **选择主成分**：按照特征值的大小排序，选取前k个最大的特征值对应的特征向量，它们构成了新的主成分。这些主成分能够保留原始数据大部分的信息，同时降低数据的维度。 5. **构建投影矩阵**：将这k个特征向量...
数据处理，数据分析，特征处理
01-17
对于回归问题，可以通过特征重要性评估方法（如决策树、随机森林等模型的特征重要性分数）来选择特征。 - 特征构造：构造新特征有助于模型捕捉数据中更深层次的结构。在文档中提到的构造新特征的示例，即将多个特征...
【PHM】PHM算法与智能分析技术——数据处理与特征提取方法1
sj的博客
01-10 1万+
PHM算法与智能分析技术——数据处理与特征提取方法1数据预处理目标数据预处理常用方法 本系列来自于北京天泽智云科技有限公司的PHM算法与智能分析技术公开课，内容非常有助于研究者对PHM的理解和学习，因此整理为文字版，方便阅读和笔记。 公开课视频地址 本堂课的主要介绍数据处理的宏观的目标，就是要降低工业场景中建模的3B问题，然后介绍一些常见的数据处理的方法，包括工矿分割数据清洗，针对运动数据的...
【PHM】PHM算法与智能分析技术——数据处理与特征提取方法2
sj的博客
07-17 4252
PHM算法与智能分析技术——数据处理与特征提取方法2特征提取特征选择降维 本系列来自于北京天泽智云科技有限公司的PHM算法与智能分析技术公开课，内容非常有助于研究者对PHM的理解和学习，因此整理为文字版，方便阅读和笔记。 公开课视频地址 本堂课的主要介绍特征提取，包括时域特征提取，频域特征提取，还有时频域的特征提取，以及特征选择，降维等。 特征提取 特征提取——时域特征提取 上图A展...
数据特征提取方法
热门推荐
qinhe123的博客
09-20 2万+
五类线性算法： 1、主成分分析、特征抽取 PCA主成分分析、PCA降维简介、统计知识选讲（二）——主成分分析（PCA）的推导和应用 数据挖掘特征提取方法-汇集、 特征提取方法、特征提取之PCA、机器学习 —— 基础整理（四）特征提取之线性方法：主成分分析PCA、独立成分分析ICA、线性判别分析LDA、【机器学习算法系列之三】简述多种降维算法...
【数据分析】特征工程中的特征构造、特征提取、特征选择
YYIverson的博客
08-30 2万+
目录 特征构造（Feature Construction） 特征抽取（Feature Extraction） 特征选择（Feature Selection） 过滤法（Filter） 包装法（Wrapper） 集成法（Embedded） 特征构造（Feature Construction） 特征构造指的是从原始数据构造新特征的处理过程，一般需要根据业务分析，生成能更好体现业务特...
高维数据分析中特征选择方法及分类
weixin_44380645的博客
03-30 4671
在面向高位数据分析问题时，特征选择的重要性尤为重要。特征选择方法可以被分为四类：过滤法（filter）、包装法（wrapper）、嵌入式（embedded）、混合模式（hybrid model） 1. 过滤法 该方法通过类别区分能力的评价指标进行特征选择，其中，评价指标不依赖于特定的分类器。 常见方法：信号噪声比例，卡方统计，信息增益，基于相关性的特征选择，Relief，Relief-F等。 2. 包装法 包装器特征选择方法与过滤器特征选择方法正好相反，它依赖于特定的分类器。包装器特征选择方法使用给定的分类
特征编码
Rudy95的博客
08-22 2461
单值无序： one-hot 优点;独热编码解决了分类器不好处理属性数据的问题，在一定程度上也起到了扩充特征的作用。它的值只有0和1，不同的类型存储在垂直的空间。缺点：1、当类别的数量很多时，特征空间会变得非常大。2、对于特定任务，例如词向量化，直接使用onehot的方式是无法考虑到词之间的交互关系的，onehot之后损失了部分信息。推而广之，如果特征之间是非独立的（比如上下文的词之间是存在交互关系...
特征工程——特征分类及不同类特征的处理方式
Chloezhao的专栏
12-03 1万+
特征分类 对特征进行分类，对于不同的特征应该有不同的处理方法。 根据不同的分类方法，可以将特征分为 (1)Low level特征和High level特征。 Low level特征——较低级别的特征，主要是原始特征，不需要或者需要非常少的人工处理和干预。 例如文本特征中的词向量特征，图像特征中的像素点，用户id，商品id等。 Low level特征一般维度比较高，不能用过于
如何进行特征选择？
keepreder
08-04 1万+
特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 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    拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择
数据分析之特征选择
若云流风的专栏
01-14 2776
一、数据驱动 1.相关性:皮尔逊系数 In [1]: from numpy.random import randn import numpy as np from scipy.stats.stats import pearsonr 1.随机数据:相关性也很随机
ISOLET数据集在分类和特征选择的应用研究
首先，它依赖于语音数据，这意味着它可能不足以测试那些不适用于语音信号的数据处理技术。此外，数据集的规模可能对于某些应用来说太大，导致训练模型需要更多的时间和计算资源。为了应对这些挑战，建议在使用ISOLET...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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