特征工程-------绘制特征图

最新推荐文章于 2024-03-19 21:39:25 发布
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分类专栏： 机器学习之旅 文章标签： xgboost 机器学习 特征工程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41940950/article/details/96564656
本文介绍了两种有效的特征选择方法：一是利用xgboost模型训练得到特征的重要性评分；二是通过绘制皮卡尔相关系数图来评估特征间的相关性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

方式一：利用xgboost进行训练模型，可以得出各个特征的重要性评分。
在这里插入图片描述

方式二：绘制皮卡尔相关系数图，找出各个特征之间的相关性

在这里插入图片描述

深度学习中的特征图详解
浩瀚之水的专栏
05-18 310
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可视化（一）：在模型训练过程中，绘制特征的可视化图
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06-16 484
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python如何画神经网络特征图
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11-24 2934
1.构造绘制特征图的函数 width, height为特征图的宽和高，x为数据，savename为保存的图片路径： def draw_features(width, height, x, savename): tic = time.time() fig = plt.figure(figsize=(16, 16)) fig.subplots_adjust(left=0.05, right=0.95, bottom=0.05, top=0.95, wspace=0.05, hspace=
绘制特征点
黑马程序员广州中心的专栏
12-30 241
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12-18 1073
用xmind总结了下特征工程，如下图
浩辰CAD教程机械之泵井盖绘制-工程.doc
01-06
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基于FMD-FFT-HHT的MATLAB信号处理与特征提取创新实践 · 特征提取
05-30
接着，对每个IMF分量进行了详细的特征提取，包括包络线绘制、包络谱分析、统计特征计算（如峰度、峭度、能量熵、包络熵）以及中心频率定位。最后，展示了如何将这些特征应用于机械振动信号的故障诊断中，并提供了...
基于FMD-FFT-HHT的MATLAB信号处理与特征提取创新实践
最新发布
08-01
接着，对每个IMF分量进行了详细的特征提取，包括包络线绘制、包络谱分析、统计特征计算（如峰度、峭度、能量熵、包络熵）以及中心频率定位。最后，通过一系列图表展示了各个特征的具体情况。文中还提供了具体的...
通信工程-道路绘制.pptx
10-30
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12-03
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