特征选择（feature_selection）

最新推荐文章于 2024-01-24 11:03:26 发布
原创 最新推荐文章于 2024-01-24 11:03:26 发布 · 2k 阅读 · 10 ·
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。
文章标签：

#feature_selection #特征选择 #sklearn

本文介绍使用sklearn进行特征选择的方法，通过计算KS值评估特征选择后的模型效果。特征选择是特征工程的重要环节。
部署运行你感兴趣的模型镜像

扫描下方二维码关注领取程序员必备千套ppt模板，300本精选好书，丰富面经：
在这里插入图片描述

特征选择是特征工程重要的一环，sklearn能帮我们实现多种特征选择的方法，现在来做一个总结。首先导入原始数据，建模并计算KS，以KS作为特征选择后模型的效果对比。
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
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

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.10

Python3.10

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

sklearn中的特征选择feature_selection
qq_40107571的博客
12-08 3189
sklearn中的特征选择feature_selection
基于K-W检验的特征选择
11-18
(1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。 (2) 为什么要做特征选择 在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易导致如下的后果：  特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。  特征个数越多，容易引起“维度灾难”，模型也会越复杂，其推广能力会下降。 特征选择能剔除不相关(irrelevant)或亢余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化了模型，使研究人员易于理解数据产生的过程
特征工程之分箱--Best-KS分箱
weixin_30443075的博客
03-17 920
变量的KS值 KS(Kolmogorov-Smirnov)用于模型风险区分能力进行评估，指标衡量的是好坏样本累计部分之间的差距 。KS值越大，表示该变量越能将正，负客户的区分程度越大。通常来说，KS>0.2即表示特征有较好的准确率。强调一下，这里的KS值是变量的KS值，而不是模型的KS值。（后面的模型评估里会重点讲解模型的KS值）。KS的计算方式： 计算每个评分区间的好坏账户数。 ...
【特征选择】特征选择指标和方法小汇总
wwqnmdhmp的博客
08-12 5613
1、对部分特征选择的指标提供计算方法和代码，包括有：相关系数、互信息、KS、IV、L1正则化、单特征模型评分、特征重要度或系数大小、boruta特征评价、递归特征消除排序。2、提供特征选择的方法和代码：前向搜索法、遗传算法启发式搜索法，最佳特征检测法，# 本次项目使用的数据为以下数据， from sklearn . datasets import load_breast_cancer。
特征选择方法学习笔记（一）
zhuchengzhang的专栏
12-11 4872
今天开始会持续学习一些state-of-art的特征选择方法，跟大家分享一下学习的心得和这些方法的主要思想，希望能对同志们的工作有所启发。      首先我们看的是一篇2005年发表在PAMI（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence）上的文章《Feature Selection Based on Mutual
16.【进阶】特征提升之特征筛选----feature_selection
jho9o5的博客
04-04 1431
#-*- coding:utf-8 -*- #特征筛选的目标：一句话来说就是去冗余特征；与PCA不同，不会修改特征值，而是寻找那些对模型性能提升较大的少量特征 #使用Titanic数据集，通过特征筛选的方法一步步提升决策树的预测性能 import pandas as pd titanic = pd.read_csv('http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki...
Feature_selection_matlab_featureselection_
09-30
特征选择在机器学习和数据分析中是一项至关重要的任务，它涉及到从原始数据集中挑选出最具有代表性和影响力的特征，以提高模型的性能和解释性。在MATLAB中，有一系列工具和方法可用于执行特征选择。本篇文章将深入...
基于遗传算法的特征选择_feature_selection_GAAlgorithm.zip
最新发布
09-13
在机器学习和数据挖掘领域中，遗传算法经常被应用于优化问题，尤其是在特征选择的过程中。特征选择是数据预处理的一个重要环节，它旨在从原始数据的特征集中选取最有用的特征子集，以提高模型的性能或降低计算成本。...
PyPI 官网下载 | rpi_feature_selection_toolbox-2.0.4.tar.gz
01-29
总结，"rpi_feature_selection_toolbox"是一个针对特征选择的Python库，提供了多种方法来优化数据集。它可能具有分布式系统和云原生环境的兼容性，使得在大规模或分布式场景下进行特征选择成为可能。要充分利用这个...
【机器学习笔记】特征筛选方式整理
weixin_43983674的博客
01-24 1117
总结记录几类特征筛选方法
WOE,IV ,PSI，单变量PSI，KS值，capture rate
莲君
08-04 4805
1.WOE Weight of Evidence,证据权重。 要对一个变量进行WOE编码，需要首先把这个变量进行分组处理（离散化，分箱等）。分组后，对于第i组，这个组中响应客户站样本中所有响应客户的比例为pyip_{yi}pyi​ pyi=yiyTp_{yi}=\frac{y_i}{y_T}pyi​=yT​yi​​ 这个组中未响应客户占所有未响应客户的比例为pnip_{ni}pni​ pni=ni...
特征选择方法和sklearn中的特征选择应用
学习笔记
08-05 787
数据类型 可用方法 连续-连续 相关系数、假设检验 连续-离散 相关系数、连续二值化（最小Gini切分、最大熵增益切分） 连续-离散 相关系数（定序） 连续-离散 相关系数，熵相关、F分值 离散-离散（非二值） 熵相关、Gini、相关系数（定序） ...
sklearn 特征选择与特征抽取 —— feature_selection、feature_extraction
04-01 3140
首先，我们以利用 scikit-learn 对数据进行逻辑分析为例，进行说明 scikit-learn 的使用流程。首先进行特征筛选（feature selection），特征筛选的方法有很多，主要包含在 scikit-learn 的 feature_selection 库中，GenericUnivariateSelect SelectFpr VarianceThresh
深入理解风控中的 KS 原理
Python学习与数据挖掘
11-20 6262
一、业务背景 在金融风控领域，常常使用KS指标来衡量评估模型的区分度（discrimination），这也是风控模型最为追求的指标之一。下面将从区分度概念、KS计算方法、业务指导意义、几何解析、数学思想等角度，对KS进行深入剖析。 二、直观理解区分度的概念 在数据探索中，若想大致判断自变量x对因变量y有没有区分度，常会将样本分为正负来观察变量的分布差异。那么，如何判断自变量是有用的？直观理解，如果两个分布的重叠部分越小，代表正负样本的差异性越大，自变量就能更好的将正负样本区分开来。具体如图1所示。 打个比方
详解风控模型中的逻辑回归评分卡与模型评估内容
weixin_45545159的博客
11-16 1761
详解风控模型中的逻辑回归评分卡与模型评估内容
卡方检验的特征选择
gengyanpeng's csdn blog
03-10 7757
卡方检验是特征选择中常用的算法之一。 卡方分布(chi-square distribution)： 定义：若k个独立的随机变量$z_1,z_2,…,z_k$,且$z_i$~$N(0,1)$(i=1,2,…,k), 则这k个随机变量的平方和$Z=z_1^2+z_2^2+…+z_k^2$为服从自由度为k的卡方分布，记为：$Z$~$x^2(k)$ 卡方分布的期望：$E(x^2)=n$, 方差：$D(...
特征选择 Python代码
u011517132的博客
12-12 4281
一、特征选择 对与机器学习建模。在海量特征时，特征工程选择是必要的。特征工程很大程度上决定了模型的效果和模型的稳定性。特征工程中包函内容很多，包括数据分析，特征组合变换，特征选择和特征降维等等的技术。特征工程和数据的清洗占据了建模过程中绝大部分的时间。其中特征选择是必不可少的阶段。 当建模样本数量不足，但特征较多的时候。特征选择是必须的。因为参数的数量规模往往是与特征的多少是正相关的。如果没有足够...
rpi_feature_selection_toolbox 2.0.4 特征选择工具包发布
“rpi_feature_selection_toolbox-2.0.4.tar.gz” 是一个从 Python 包索引（PyPI）官网获取的开源软件包，其核心功能聚焦于机器学习中的特征选择（Feature Selection）任务。该工具包以压缩包格式（.tar.gz）发布，...
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