特征选择

最新推荐文章于 2025-02-24 15:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-24 15:00:00 发布 · 417 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。

博客提及了特征选择，特征选择在信息技术领域是重要环节，可用于数据挖掘、机器学习等场景，能有效筛选出有价值的特征，提升模型性能和效率。

特征选择
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述

特征工程: 特征, 特征提取和特征选择
几何君的算法天空
04-29 5643
文章目录机器学习中的特征特征的重要性特征提取和特征选择去除方差较小的特征单变量特征选择 (Univariate feature selection)F检验与互信息其他特征选择方法重复性特征删除:用模型选择:并入pipeline 机器学习中的特征 在机器学习和模式识别中，特征是在观测现象中的一种独立、可测量的属性。选择信息量大的、有差别性的、独立的特征是模式识别、分类和回归问题的关键一步。 最初的原...
特征选择的常见方法
qq_62556797的博客
06-21 2530
随机森林的特征重要性评估可以帮助理解每个特征对于预测目标的相对影响大小，从而在特征选择过程中帮助决定哪些特征是最关键的。较大的系数对应的特征对目标变量的影响较大，较小的甚至为零的系数对应的特征则被认为不重要或者被模型忽略。总之，相关性系数法通过评估特征与目标变量之间的相关性来进行特征选择，是一种常用且有效的特征选择方法之一，适用于各种分类和回归问题中的特征筛选任务。总结来说，RFE 是一种强大的特征选择方法，特别适用于那些模型性能高度依赖于特征选择的情况下，能够帮助提高模型的泛化能力和解释性。
特征选取
Tlong904的博客
03-23 436
1. 计算每一个特征与响应变量的相关性：工程上常用的手段有计算皮尔逊系数和互信息系数，皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性，但是计算相对复杂一些，好在很多toolkit里边都包含了这个工具（如sklearn的MINE），得到相关性之后就可以排序选择特征了； 2. 构建单个特征的模型，通过模型的准确性为特征排序，借此来选择特征，另外，记得JMLR'03上有一篇论文介绍了
为什么选择Python
Galina1988的专栏
03-10 822
首先是基于两种现状： （1） 大规模的shell脚本，如果想要再添加别的功能进去，发现太慢太复杂。 （2）需要几个C库来工作，通常C的编写/编译/测试/重新编译 周期太慢。需要写一个扩展语言程序，而又不想要编写解释器，把其继承到自己的程序中。 为什么是python （1）Python是一门编程语言，提供了比Shell多的多的结构，支持大型程序。提供了比C更多的错误检查，并且作为一门高级语言
常用的图像特征提取方法
yanxiaopan的博客
04-26 1万+
1. 灰度特征可提取：灰度平均值、方差 2.纹理特征提取 MATLAB程序： %%%特征提取 clear all; close all; clc; D=dir('E:\my_work\长光所\云图\数据集\云样本\*.jpg'); cloud_feature=zeros(length(D),5); for i=1:length(D) img=imread(['E:\...
机器学习（一）： python三种特征选择方法
热门推荐
zhouwenyuan1015的博客
03-25 2万+
phython中实现特征选择的三种方法： 过滤型：选择与目标变量相关性较强的特征。缺点：忽略了特征之间的关联性。 包裹型：基于线性模型相关系数以及模型结果AUC逐步剔除特征。如果剔除相关系数绝对值较小特征后，AUC无大的变化，或降低，则可剔除 嵌入型：利用模型提取特征，一般基于线性模型与正则化（正则化取L1）,取权重非0的特征。（特征纬度特别高，特别稀疏，用svd,pca算不动） python 实
【特征选择】序列特征选择
最新发布
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
02-24 1980
序列特征选择是特征选择方法的一种，它通过逐步地添加（前向选择）或移除（后向选择）特征来优化模型的性能。在实际应用中，尤其是面对大量特征时，序列特征选择提供了一个在较小子集内高效找到最佳特征组合的有效方案。其核心思想是通过不同的特征组合，评估其对模型性能的影响，最终选择最优的特征子集。
模型特征选择
qiao8756的博客
06-11 3384
  RF、GBDT、XGboost都可以做特征选择，属于特征选择中的嵌入式方法。比如在sklearn中，可以用属性feature_importances_去查看特征的重要度, 比如：from sklearn import ensemble#grd = e...
特征选择方法总结
Joey_yk的博客
09-18 9800
问题 在数据处理中经常会遇到特征太多造成的计算负担和一些其他的影响，如过拟合等，不但使得预测结果不准确，还消耗计算时间。所以特征选择就显得非常重要了。 特征选择：从给定的特征集合中选取出相关特征子集的过程成为“特征选择”。 通过这一操作，不仅能够减少特征的维度，也能得到更能体现目标值的几个特征。在周志华的《机器学习》中第十一章对于特征选择也是有所提到。在文章中大佬对于特征选择的方法分...
精选资源
CARS_特征选择_
10-03
在数据分析和机器学习领域，特征选择是一个至关重要的步骤。它涉及到从原始数据集中挑选出对模型预测最有影响力的特征，以提高模型的性能和解释性。本文将深入探讨"自适应重加权波近红外光谱段选择"（Adaptive Re-...
精选资源
模式识别实验特征选择与特征提取.docx
05-25
【模式识别实验：特征选择与特征提取】 在模式识别领域，特征选择与特征提取是两个至关重要的步骤，它们直接影响到模型的性能和效率。特征选择旨在从原始数据中挑选出最具代表性和影响力的特征，减少冗余信息，提高...
精选资源
matlab MRMR和relieff特征选择方法.rar
01-22
在机器学习领域，特征选择是预处理阶段的关键步骤，它能帮助我们剔除冗余或无关的特征，提升模型的效率和准确性。本资源“matlab MRMR和relieff特征选择方法.rar”包含了MATLAB实现的两种常用特征选择算法：最小最大...
精选资源
基于支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)的回归数据特征选择算法，输出为选择的特征序号（Matlab完整程序和数据）
07-30
Matlab基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的回归数据特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号（Matlab完整程序和数据） Matlab基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的回归数据特征选择算法，matlab代码，...
python特征选择（一款非常棒的特征选择工具：feature-selector）
12-22
文章目录前言1.数据集选择2.feature-selector用法3.具有高missing-values... 本篇主要介绍一个基础的特征选择工具feature-selector，feature-selector是由Feature Labs的一名数据科学家williamkoehrsen写的特征选
半监督学习
天空飘来五个字
03-26 7319
1.简介半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习：让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能。它主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。主要分为半监督分类，半监督回归，半监督聚类和半监督降维算法。2.基本假设要利用未标记样本，必然要
GSP算法
天空飘来五个字
11-15 6383
GSP算法（Generalized Sequential Pattern mining algorithm）https://wenku.baidu.com/view/19ee9abd960590c69ec376c6.html http://www.doc88.com/p-999957186220.html Mining Sequential Patterns: Generaliz
决策树
天空飘来五个字
03-02 3760
1.定义： 决策树是基于树形结构进行决策的一种机器学习方法。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。一般，一颗决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶节点。叶节点对应于决策结果，其他每个节点对应于一个属性测试。每个结点包含的样本集合根据属性测试结果被划分到子节点中；根结点包含全部样本集。从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。决策树的生成是
多分类学习
天空飘来五个字
02-28 3639
1.基本思想： 考虑到N个类别C1，C2，…，Cn， 多分类学习的基本思路：拆解法，即将多分类任务拆解为若干个二分类任务求解。 具体讲，先对问题进行拆分，然后为拆出的每个二分类任务训练一个分类器。在测试时，对这些分类器的预测结果进行集成以获得最终的多分类结果。2.拆分策略 给定数据集D={（x1,y1）,（x2,y2），…，（xm,ym）}，yi属于{C1，C2，…，CN}： 1）一对一（
三种核心特征选择算法深入解析
特征选择的方法多种多样，但其中三种非常流行的算法分别是卡方特征选择(Chi-Squared Feature Selection)，互信息特征选择(Mutual Information Feature Selection)，以及信息增益特征选择(Information Gain Feature ...
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