特征工程 - 特征筛选

最新推荐文章于 2025-05-28 19:54:49 发布
转载 最新推荐文章于 2025-05-28 19:54:49 发布 · 107 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://www.cnblogs.com/iupoint/p/11289650.html

该博客围绕特征工程的筛选展开，虽具体内容需点击链接查看，但可推测是关于信息技术领域中特征工程里筛选操作的相关知识，可能涉及筛选方法、应用场景等内容。
【机器学习-18】特征筛选：提升模型性能的关键步骤
qq_38614074的博客
04-22 1万+
我们将介绍不同类型的特征筛选方法，包括基于统计的方法、基于模型的方法和嵌入式方法等，并详细解释每种方法的原理和适用场景。通过特征筛选，我们可以减少数据集的维度，降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力，并加速模型的训练过程。通过选择适当的特征筛选方法，我们可以减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力，并加速模型的训练过程。然而，并非所有的特征都对模型的性能提升有所贡献，有些特征甚至可能是冗余的、噪声较大的或者与目标变量无关的。我们的目标是通过特征筛选选择出对欺诈检测最有用的特征，以提高模型的预测精度。
特征工程-特征筛选
qq_41914036的博客
01-23 3513
在机器学习和数据科学领域，特征筛选是优化模型性能和提高计算效率的关键步骤。当数据集包含大量特征时，不仅增加了计算成本，还可能引入噪声和冗余信息，影响模型的泛化能力。因此，通过特征筛选，让我们能够从原始特征集中挑选出最具信息量的特征，提高模型的预测准确性和可解释性。本文介绍了特征筛选三种方法：过滤法（Filter）、包装法（Wrapper）、嵌入法（Embedded）。
风控特征工程--多特征筛选
weixin_59295776的博客
09-03 521
过多的特征会导致模型训练变慢，学习所需样本增多，计算特征和存储特征成本变高.我们构建了大量特征时，接下来的调整就是筛选出合适的特征进行模型训练 常用的特征筛选方法： 星座特征 星座是大家公认没用的特征，区分度低于星座的特征认为是无用特征,可以剔除 Boruta Boruta算法是一种特征选择方法，使用特征的重要性来选取特征 步骤: 创建阴影特征; 用新的特征矩阵训练模型; 取阴影特征feature importance最大值S_max，真实特征中feature importance小于S_.
特征工程-特征选择实战
m0_52118763的博客
01-20 2456
特征选择 1.特征选择介绍 以鸢尾花为例，如何从以下特征中选择出合适的特征。 可能很多人都知道和前四个特征有关，Color和Time这两个特征是被舍弃的 但是如何判断前四个特征就是我们最需要的，这就是特征选择 特征选择:对坏属性说不 选择特征是为了提高预测能力，降低时间成本 特征选择的方法: 基于统计的特征选择 基于模型的特征选择 基于统计的特征选择(都是单变量方法) 皮尔逊相关系数(Pearson correlations) 假设检验 2 .数据导入及探索 判断信用卡逾期 选择特征是为了提
特征工程（Feature Engineering）
Rhett_Butler0922的博客
04-29 1213
特征工程是指通过对原始数据进行处理和转换，创建出能够更好地描述问题本质的特征（Feature），从而提高机器学习模型性能的过程。简单来说，它是将“原始数据”变成“对模型更有用、更容易理解的数据”的艺术与科学。它需要结合数据探索、领域知识和创造力，通过数据清洗、特征创建、转换、编码和选择等步骤，最大化数据的价值。特征是数据集中的一个变量（或列），通常用来描述数据的某种属性。例如，在一个预测房价的数据集中，房子的面积、卧室数量、所在城市等都是特征。：包含房子的面积、卧室数量、所在城市、建成年份、房价等。
数据预处理和特征工程-sklearn
guoguozgw的博客
12-28 1240
数据预处理和特征工程-sklearn
【数据分析】特征工程-特征选择
LeeZhao的博客
05-28 1275
【数据分析】特征工程-特征选择
特征工程筛选重要变量
ykzcs2000的博客
01-06 1372
过滤法更快速，但更粗糙。包装法和嵌入法更精确，比较适合具体到算法去调整，但计算量比较大，运行时间长。t检验和卡方检验、F检验、互信息法是常用的统计分析方法，它们在不同的情况下有不同的应用优先级。**t检验：适用于小样本情况下，用于比较两个样本均值是否有显著差异。当已知方差时，使用t检验；当方差未知时，使用t检验。
风控建模二、特征工程---风控
nanjifengzi的博客
09-18 2061
风控中特征工程基础知识
特征工程 之 特征筛选
SkullSky的博客
07-20 1631
1. 什么是特征选择 从现有的m个特征中选出n个特征(n<=m)，降低特征维度减少计算量的同时，使模型效果达到最优。 2. 为什么要做特征选择 在实际业务中，用于模型中的特征维度往往很高，几万维。如一些CTR预估问题中，特征维度高达上亿维，维度过高会增大模型计算复杂度。但实际情况是，并不是每个特征对模型的预测都是有效果的，所以需要去除一些不必要的特征，从而降低模型计算的复杂度。 3. 特征选择的基本原则 波动性：指特征取值的分布情况，用方差来衡量。 相关性：指特征和目标结果的相关性大小，常用皮尔逊
特征工程
mayanli123的博客
08-25 6176
一、特征工程简介 二、特征构建 三、数据预处理 四、特征选择 五、特征提取 一、特征工程简介 1.1特征工程是什么？ 特征工程是这样一个过程：将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习性能。 特征工程就是一个把原始数据转变成特征的过程，这些特征可以很好的描述这些数据，并且利用它们建立的模型在未知数据上的表现性能可以达到最优（或者接近最佳性能）。 从数学的角度来看，特征工程就是人工地去...
机器学习之（四）特征工程以及特征选择的工程方法
01-27
特征工程是机器学习领域至关重要的步骤，它涉及到对原始数据的深入理解和转换，以创造能够最大化模型预测能力的特征。特征工程的目的是通过利用数据集的领域知识，将原始数据转化为更有代表性的输入变量，从而帮助...
特征工程之特征降维-特征选择-PCA/LDA
weixin_44360866的博客
09-29 2414
机器学习、特征工程、特征降维、特征选择
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
最新发布
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
特征工程筛选
05-23
### 特征工程中的特征筛选方法与工具 #### 过滤法（Filter Method） 过滤法是一种基于统计测试的方法，通过计算特征与目标变量之间的相关性或其他指标来进行特征选择。常见的过滤法包括方差分析（ANOVA）、卡方检验...
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