特征选择(feature select)

最新推荐文章于 2024-04-09 16:27:44 发布
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分类专栏： python数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013385362/article/details/78298030
本文介绍了一种名为单变量特征选择的方法，它通过独立地评估每个特征与目标变量的关系来筛选出最重要的特征。此方法有助于理解数据，但可能不总是能显著提升模型性能。

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

单变量特征选择Univariate feature selection

    分别选择每一个特征，衡量该特征与label之间的关系，选择出topk个最重要的特征

    该方法可以帮助对数据的理解，但是对特征优化，提高模型的泛化能力不一定有效。

selector = SelectKBest(f_classif, k=5)

f_classif（方差分析的F值）：评估特征的指标。一般的，f_regression（单因素线性回归试验）用作回归 
chi2卡方检验，f_classif等用作分类

k：选择的特征的个数

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此外，根据所需的所选特征数量，其中一个可能比另一个快得多：如果我们有 10 个特征并要求选择 7 个特征，前向选择需要执行 7 次迭代，而后向选择只需要执行 3 次。另一方面，互信息方法可以捕捉任何类型的统计依赖关系，但由于是非参数的，它们需要更多的样本才能进行准确估计。例如，假设我们有一个具有布尔特征的数据集，并且我们想要删除在超过80%的样本中为1或0（开或关）的所有特征。最后，得分在交叉验证折叠中平均，并将选择的特征数设置为最大化交叉验证得分的特征数。然后，将最不重要的特征从当前特征集中剪枝。
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