特征工程之特征选择之包装法

最新推荐文章于 2025-05-03 02:58:18 发布
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博客围绕特征工程中的特征选择展开，重点介绍了包装法。特征选择在数据处理中至关重要，包装法是其中一种有效方法，能帮助筛选出更具价值的特征，提升数据处理和分析的效率与质量。

特征选择之包装法、包装法定义、消除法包含三种方法：前向法、后想法、双向法、RFE、排序选择、稳定选择
data+scenario+science+insight
06-08 938
特征选择之包装法、包装法定义、消除法包含三种方法：前向法、后想法、双向法、RFE、排序选择、稳定选择 目录 特征选择之包装法、包装法定义、消除法包含三种方法：前向法、后想法、双向法、RFE、排序选择、稳定选择 包装法定义 消除法包含三种方法：前向法、后想法、双向法 RFE 排序选择 稳定选择 包装法定义 包装法是指使用算法模型对特征子集与目标(标签)集进行训练评估，根据训练的精度(准确率)衡量特征子集的好坏，从而挑选出最好的特征子集。 优点： 考虑了特征之间组合以及特征与标签之间的关联
7篇3章6节：特征工程变量子集选择的包装器方法应用
DAT｜R科学与人工智能
04-08 906
包装器方法通过搜索候选特征子集的空间，并利用模型在子集上的表现来衡量“有用性”。由于这种方法需要对每个候选子集建立并验证模型，因此计算量大，但与此同时，其优势在于模型性能评估能够充分利用训练数据的信息，从而更好地反映出特征对结果的影响。
（3.2）特征选择---包装法
dili8870的博客
07-01 1413
1. 前向搜索 　　每次增量地从剩余未选中的特征选出一个加入特征集中，待达到阈值或者时，从所有的中选出错误率最小的。过程如下： 初始化特征集为空。 扫描从到 如果第个特征不在中，那么特征和放在一起作为(即)。 在只使用中特征的情况下，利用交叉验证来得到的错误率。 从上步中得到的个中选出错误率最小的,更新为...
特征工程之特征选择(5)----包装法
weixin_43776305的博客
06-02 5050
文章目录
【机器学习】【特征选择】5.包装法
chentao326的博客
09-01 1996
Wrapper包装法 包装法在初始特征集上训练评估器，并且通过 coef_属性或通过feature_importances_属性获得每个特征的重要性。 然后，从当前的一组特征中修剪最不重要的 特征。 在修剪的集合上递归地重复该过程，直到最终到达所需数量的要选择的特征。 区别于过滤法和嵌入法的一次 训练解决所有问题，包装法要使用特征子集进行多次训练，因此它所需要的计算成本是最高的。 的“算法”，指的是专业的 数据挖掘算法 最典型的目标函数是递归特征消除法（Recursive feature eliminati
【特征选择】包装法/包裹式
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 1104
包装法（Wrapper Method）是一种通过评估不同特征子集对模型性能的影响来选择最佳特征的方法。与过滤法不同，包装法直接在特定的学习算法上评估特征子集的效果，选择对模型性能提升最大的特征组合。它不仅考虑了特征与目标变量之间的关系，还结合了模型对这些特征的学习能力
特征工程之特征选择（包装法）
03-27
包装法是一种依赖于模型性能的特征选择方法，它通过构建多个模型并评估其表现来挑选最佳的特征子集[^1]。这种方法的核心在于迭代地测试不同的特征组合，并依据特定的目标函数（通常是预测精度）选出最优解。 #### ...
大数据特征工程全攻略：特征选择、构建与优化技巧
最新发布
AI天才研究院
05-03 1279
在大数据时代，数据规模急剧增长，数据的维度也越来越高。特征工程作为大数据分析和机器学习中的关键环节，其目的在于从原始数据中提取出对模型训练和预测有价值的特征，以提高模型的性能和准确性。本文的范围涵盖了大数据特征工程的主要方面，包括特征选择、特征构建和特征优化，旨在为读者提供一套全面的攻略，帮助他们在实际项目中更好地应用这些技术。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍核心概念与联系，让读者对特征工程有一个整体的认识；接着详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，包括特征选择、构建和优化的相关算法；
机器学习之特征工程（特征选择）
m0_69435474的博客
05-07 1744
简单介绍了进行数据挖掘和机器学习前的特征工程即数据预处理，包含过滤法、包装法和嵌入法三大方向的方法，其中包含相关系数法，方差选择法、卡方检验法，递归特征消除法等诸多方法，并且利用python进行实现。
特征工程之特征选择(1)----方差过滤
weixin_43776305的博客
05-29 4683
文章目录特征工程概述特征工程的三个步骤特征选择之前的注意事项方差过滤法示例数据下载导入相关模块加载数据特征标签分离删除方差为0的特征get_support()方法查看特征的删除情况设置阈值，删除特征方差过滤对模型的影响对随机森林的影响原始数据的运行时间与表现过滤后的运行时间与表现对KNN模型的影响原始数据的运行时间与表现过滤后的运行时间与表现选取超参数threshold方差过滤的影响总结 特征工程概述 特征工程(feature engineering)是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程
特征工程之特征选择
11-15
如何对数据进行处理并提取适合特征，为模型的建立提供好的基础
特征选择-嵌入法、包装法 —— from 菜菜机器学习
weixin_60200880的博客
10-01 1920
包装法也是一个特征选择和算法训练同时进行的方法，与嵌入法类似，不同的是，包装法并不是自己输入某个评估指标或统计量的阈值。包装法在初始特征平台上训练评估器，并且通过coef_ 属性或feature_importances_属性获得每个特征的重要性。然后从当前的一组特征中修剪掉最不重要的特征，在修剪的集合上递归重复该过程，直到最终到达所需数量的要选择的特征。
【机器学习】特征选择之包裹式特征选择法
m0_74195174的博客
02-29 4385
*本文将深入探讨包裹式特征选择法的原理、步骤、优缺点以及常用方法，帮助读者更好地理解和应用这一重要技术。
特征选择与特征提取-嵌入法、包装法
lihe的博客
12-29 3157
在上篇特征选择与提取最全总结之过滤法中已经介绍了特征选择的其中一大方法--过滤法。本篇将继续介绍特征选择与特征提取方法，其主要内容如下所示。嵌入法嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法，即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时，我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小选择特征。这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性，比如决策树和树的集成模型中的 feature_importances_ 属性，可以列出各个特征对树的建立的贡献，我们就
特征选择:过滤法，嵌入法，包装法
qq_29983883的博客
06-18 1627
到这里我们学习了常用的基于过滤法的特征选择，包括方差过滤，基于卡方，F检验和互信息的相关性过滤，讲解了各个过滤的原理和面临的问题，以及怎样调这些过滤类的超参数。通常来说，我会建议，先使用方差过滤，然后使用互信息法来捕捉相关性，不过了解各种各样的过滤方式也是必要的。
如何进行特征选择？
热门推荐
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
特征选择技巧：过滤法、包装法、嵌入法
qq_33578950的博客
04-13 2055
特征选择，又称为属性选择或变量选择，是指从原始特征集合中选择一个子集，这个子集包含了对目标变量影响最大的特征。特征选择的目的是降低维度、减少噪声、提高模型的泛化能力和解释性。特征选择的方法主要有三类：过滤法、包装法和嵌入法。
特征选择
kanyun157的专栏
12-31 333
特征选择是指从一组给定的特征集中，按照某一准则选择出一组具有良好区分特性的特征子集。特征选择又称独立评估法，在进行特征选择时一般都是利用某种评价函数独立地对每个原始特征项进行评分，然后将它们按分值的高低排序，从中选取若干个分值最高的特征项。 特征选择实际包含两个方面：特征提取和特征选择。特征提取是一种将数据从高维空间到低维空间的变换，达到降维的目的；特征选择是指从一组特征中去除冗余或不相关的特...
用Python实现特征工程之特征选择——过滤法、包装法、嵌入法
qq_41698317的博客
08-08 1570
选择合适的特征选择方法取决于数据集的规模、特征数量、计算资源以及具体的应用场景。一般情况下，可以先使用过滤法进行初步筛选，再结合包装法或嵌入法进行更精细的特征选择，以优化模型性能。
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