sklearn特征选择(过滤式，包裹式，嵌入式）

最新推荐文章于 2024-03-29 09:35:43 发布

拙能胜巧nsq

最新推荐文章于 2024-03-29 09:35:43 发布

阅读量1k

点赞数

分类专栏：机器学习系列特征工程系列

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_20106375/article/details/93055348

版权

这篇博客介绍了如何使用sklearn进行特征选择，包括过滤式通过相关性选取特征，包裹式利用不同模型组合寻找最佳特征子集，以及嵌入式在模型训练过程中进行特征选择，旨在提升模型性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

sklearn特征选择实操

过滤式

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
x,y = iris.data,iris.target

y[:5]

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

拙能胜巧nsq

关注关注

0
点赞
踩
7

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

【机器学习】特征选择之包裹式特征选择法

m0_74195174的博客

02-29

3947

*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。

【机器学习】包裹式特征选择之基于模型的特征选择法

m0_74195174的博客

03-11

2505

本文将深入探讨基于模型的特征选择法的原理、步骤、优缺点及适用场景，并通过具体的代码示例来分析其实际应用效果。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

特征选择-包裹式选择

温染的笔记

05-28

8507

包裹式选择与过滤式选择不考虑后续学习器不同，直接把最终使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则。换言之，包裹式选择的目的就是为给定学习器选择最有利于其性能、“量身定做”的特征子集。【与过滤式选择的区别】：包裹式选择方法直接针对给定学习器进行优化，因此，从最终学习器性能来看，包裹式选择比过滤式选择更好；但另一方面，由于在特征选择过程中需多次训练学习器，因此包裹式选择的计算开销通常比过滤式选择...

特征选择方法总结（过滤式，包裹式，嵌入式）

J~的博客

01-30

1万+

目录 1Intro 2过滤式(filter) 2.1移除低方差的特征 2.2单变量特征选择 2.2.1卡方检验 2.2.2皮尔逊相关系数 2.2.3互信息和最大信息系数 (Mutual information and maximal information coefficient (MIC) 2.2.4距离相关系数 (Distance Correlation) ...

特征选择（过滤式、包裹式）

chocolate_chuqi的博客

07-30

1万+

首先先说说特征选择。 特征选择包含三大类：过滤式、包裹式、嵌入式。过滤式（filter）它是先设计一个过滤方法进行特征选择，再去训练学习器。而这个过滤方式是设计一个“相关统计量”，去对特征进行计算，最后设定一个阈值去进行选择。相关统计量计算：对于每个样本xi，他都会做以下事情。找出同类中，最邻近的样本x1；在异类中，找出最邻近的x2。如果xi与x1更近，说...

特征选择

bmwlwg的博客

09-28

593

目录为什么要进行特征选择？ 特征选择的两个环节 Part I: 常见的特征选择方法 1. 过滤式选择 2. 包裹式选择 3. 嵌入式选择 Part II: 降维基于主成分分析的特征提取为什么要进行特征选择？一是因为现实任务中经常为遇到维数灾难问题; 二是因为去除不相关特征会降低学习任务的难度; 特征选择的两个环节 1）子集搜索 2）子集评价：我们可以基于...

特征选择 过滤式、包裹式、嵌入式

热门推荐

jliang3的博客

03-30

8万+

作者：jliang https://blog.youkuaiyun.com/jliang3 1.特征选择介绍 1）特征分类相关特征：对于学习任务（例如分类问题）有帮助，可以提升学习算法的效果；无关特征：对于我们的算法没有任何帮助，不会给算法的效果带来任何提升；冗余特征：不会对我们的算法带来新的信息，或者这种特征的信息可以由其他的特征推断出； 2）特征选择的目的对于一个特定的学习算法...

分别利用过滤法、包裹策略和嵌入式来对叶子现状.csv进行特征选择，并进行简单的对比

05-30

针对叶子现状.csv数据集进行特征选择，可以采用三种不同的方法：过滤法、包裹策略和嵌入式。 1. 过滤法过滤法是一种基于统计学或启发式规则的特征选择方法，它通过对每个特征的单独评估来确定其重要性，并且与...

sklearn之特征选择

weixin_45580742的博客

02-24

857

Embedded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全部特征对模型进行训练，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，我们就可以...

【机器学习】包裹式特征选择之序列后向选择法

m0_74195174的博客

03-29

1622

本文将详细介绍序列后向选择法的概念、具体步骤、优缺点及适用场景，并通过代码示例进行分析，帮助读者更好地理解和应用这一方法。

【机器学习】包裹式特征选择之基于遗传算法的特征选择

m0_74195174的博客

03-08

3472

这篇文章将通过详细阐述原理、步骤、优缺点以及适用场景，并结合Python代码示例，帮助读者更好地理解和应用基于遗传算法的特征选择方法。

使用sklearn进行集成学习——理论

weixin_30955341的博客

07-17

337

系列《使用sklearn进行集成学习——理论》《使用sklearn进行集成学习——实践》目录 1 前言2 集成学习是什么？3 偏差和方差　　3.1 模型的偏差和方差是什么？　　3.2 bagging的偏差和方差　　3.3 boosting的偏差和方差　　3.4 模型的独立性　　3.5 小结4 Gradient Boosting 　...

特征选择之过滤式、包裹式、嵌入式

qq_42003997的博客

01-16

3220

常见的特征选择方法特征选择过滤式选择 特征选择 从原始特征集合中选出对当前学习任务有用的最重要的一些特征。 特征选择的原因：（1）维度灾难：由于属性过多，导致维数灾难，若通过特征选择，则能大大减轻这一问题；（2）降低学习任务的难度：去除不相关的特征，将复杂的特征只留下关键特征，降低学习任务的难度。 特征选择的步骤：第一步：先产生一个“候选子集”，并评价其好坏；第二步：基于以上评价结果...

【机器学习】特征选择（过滤式、包裹式、嵌入式）

齐在的专栏

01-11

2万+

sklearn中的特征工程（过滤法、嵌入法和包装法）

xlperpetual的博客

12-10

3895

特征工程的第一步：理解业务如果特征比较少且容易理解，我们可以自行判断特征的取舍，如前面的泰坦尼克号数据集。但是，在真正的数据应用领域，比如金融，医疗，电商，我们的数据不可能像泰坦尼克号数据的特征这样少，这样明显。那如果遇见极端情况，我们无法依赖对业务的理解来选择特征，该怎么办呢？我们有四种方法可以用来选择特征：过滤法，嵌入法，包装法，和降维算法 Filter过滤法过滤方法通常用作预处理步骤，...

预处理（补充） ---特征选择（sklearn实现）

daxiaofan的博客

11-10

4205

参考文献机器学习（周志华）

sklearn 中的过滤方法

leaf_of_maple的博客

07-09

378

类说明超参数选择 VarianceThreshold 方差过滤，可输入方差阈值（默认为0）返回方差>阈值的新矩阵可使用学习曲线或者取中位数来确认 SelectKBest 用来选取k个统计量结果最佳的特征，生成符合统计量要求的新矩阵看使用的统计量k chi2 卡方检验，用于分类算法，捕捉相关性追求p小于显著性水平 f_classif/f_regression f检验分类/f检验回归，只能捕捉线性相关性，并要求数据正态分布追求p小于显著性水平 mutual_in...