特征选择机器学习项目教程

特征选择机器学习项目教程

feature-selection-for-machine-learning Code repository for the online course Feature Selection for Machine Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fea/feature-selection-for-machine-learning

1. 项目目录结构及介绍

项目目录结构如下：

feature-selection-for-machine-learning/
├── .github/
├── 03-Constant-Quasi-Constant-Duplicates/
├── 04-Correlation/
├── 05-Filter-Statistical-Tests/
├── 06-Filter-other-metrics/
├── 07-Wrapper/
├── 08-Embedded-linear-coefficients/
├── 09-Embedded-Lasso/
├── 10-Embedded-tree-importance/
├── 11-Hybrid-methods/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── Prepare-Titanic-dataset.ipynb
├── README.md
├── SAVE_DATASETS_HERE.txt
├── course-banner.png
├── feature_selection.png
├── requirements.txt

• .github/: 存放与GitHub相关的配置文件。
• 03-Constant-Quasi-Constant-Duplicates/: 包含处理常数特征和准常数特征的代码。
• 04-Correlation/: 包含基于相关性的特征选择方法的代码。
• 05-Filter-Statistical-Tests/: 包含基于统计测试的特征选择方法的代码。
• 06-Filter-other-metrics/: 包含基于其他指标的特征选择方法的代码。
• 07-Wrapper/: 包含包装方法（Wrapper）的特征选择代码。
• 08-Embedded-linear-coefficients/: 包含嵌入式方法中线性系数的特征选择代码。
• 09-Embedded-Lasso/: 包含基于Lasso的特征选择代码。
• 10-Embedded-tree-importance/: 包含基于树重要性的特征选择代码。
• 11-Hybrid-methods/: 包含混合特征选择方法的代码。
• .gitignore: 指定Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的许可协议文件。
• Prepare-Titanic-dataset.ipynb: 用于准备泰坦尼克号数据集的Jupyter Notebook文件。
• README.md: 项目的自述文件，介绍项目相关信息。
• SAVE_DATASETS_HERE.txt: 指示数据集应保存在此文件所在位置的文本文件。
• course-banner.png: 课程横幅图片。
• feature_selection.png: 特征选择相关图片。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是Prepare-Titanic-dataset.ipynb，这是一个Jupyter Notebook文件，用于准备和加载泰坦尼克号数据集。这个数据集通常用于演示特征选择方法。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是requirements.txt，该文件列出了项目依赖的Python包，如下所示：

numpy
pandas
scikit-learn
matplotlib
seaborn

这些包可以通过Python的包管理工具pip安装。在项目根目录下运行以下命令可以安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

确保在开始项目之前安装好所有依赖项。

feature-selection-for-machine-learning Code repository for the online course Feature Selection for Machine Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fea/feature-selection-for-machine-learning