特征选择 - Filter、Wrapper、Embedded

最新推荐文章于 2024-04-22 14:24:51 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9421001.html

本文介绍了三种主要的特征选择方法：Filter methods包括信息增益、卡方检验等；Wrapper methods如递归特征消除、遗传算法等；Embedded methods涉及L1正则化（LASSO）、决策树等技术。这些方法广泛应用于机器学习和数据挖掘任务中。

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Filter methods:

  • information gain
  • chi-square test
  • fisher score
  • correlation coefficient
  • variance threshold

Wrapper methods:

  • recursive feature elimination
  • sequential feature selection algorithms
  • genetic algorithms

Embedded methods:

  • L1 (LASSO) regularization
    • 增加惩罚项（正则项），用于控制过拟合
    • regularized_cost = cost + regularization_penalty
    • LASSO的方式：λ∑i|wi|λ∑i|wi|
  • decision tree

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ML之FE之FS：特征工程/数据预处理之特征筛选三大技术简介之Filter、Wrapper(基于搜索策略的三类)、Embedded)及其代码实现
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
08-15 1万+
​ ML之FE之FS：特征工程/数据预处理之特征筛选三大技术简介之Filter、Wrapper(基于搜索策略的三类)、Embedded)及其代码实现 目录 基于评价准则划分的三种分类 1、Filter—先对特征集进行特征选择再训练学习器—最快 2、Wrapper包裹式/封装式——基于搜索策略的三类——选择的是“量身定做”的特征子集——比过滤式更好但耗内存 3、Embedded嵌入式——融为一体，在学习的过程中自动进行特征选择 案例实战应用
特征选择--wrapper,Embedded
surijing的博客
04-06 3554
wrapper定义 Wrapper：包装法，根据目标函数（通常是预测效果评分），每次选择若干特征，或者排除若干特征。 包装法需要结合后续选择的机器学习算法，一起选择出能使最终算法达到较高性能的特征子集。 根据目标函数，每次选择部分特征，或者排除部分特征。 常用包装法： 递归特征消除法： 简称RFE，使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，移除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一...
特征选择简介
网络空间发展与战略研究
04-04 4636
[转化率预估-4]特征选择简介 2014/08/19机器学习、计算广告学特征选择ubiwang 在机器学习中从原始信息中生成和选择特征被称为特征工程（Feature Egineering）或者特征抽取（Feature Extraction）。将事物分门别类一直是人类观察和认识世界的基本手段。机器学习作为帮助人类认知和预测事物的工具，分类和聚类也自然成为机器学习中最重要的方法。人对事物做
特征工程--特征选择wrapper（递归特征消除）
weixin_39938915的博客
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递归特征消除 (Recursive Feature Elimination) 递归消除特征法使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，移除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。 sklearn官方解释：对特征含有权重的预测模型(例如，线性模型对应参数coefficients)，RFE通过递归减少考察的特征集规模来选择特征。首先，预测模型在原始特征上训练，每个特征指定一个权重。之后，那...
机器学习&数据挖掘：特征选择之 wrapper approach
banbuduoyujian的博客
11-18 1万+
在前面简要介绍了特征选择的Filter方法，由于Filter方法还有很多，在此不能一一介绍。Filter方法从原始特征中选择特征子集，用于后续的机器学习算法。由于Filter在特征选择时，没有考虑到所用的机器学习算法模型，可能会导致选择出的特征子集不适合后续的学习算法从而影响性能（这里指准确率）。因此，wrapper方法结合后续的机器学习算法，选择出能使最终的算法达到较高性能的特征子集。wrappe
特征工程 — 特征选择Filter、Wrapper、Embedded
缘 源 园
03-02 2213
移除低方差的特征 移除低方差的特征。因为方差为0，说明一组数据中每个数都是一样的， 那么数据的波动就最小，也就是没有波动了，因为平均数是1，每个数据也都是1 如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异， 这个特征对于样本的区分并没有什么用。 threshold 临界点 VarianceThreshold 方差阈值 方差很小，分子很小，说明数值-平均数的太相近，数据太过集中，拥有这些特征无法判断结果。 所以需要移除方差是0的特征还有方差特别小的特征。 传入方差的阈值，低于这
特征选择—过滤法(Filter)、嵌入法(Embedded)和包装法(Wrapper)
weixin_42846157的博客
06-14 1万+
一、过滤法（Filter） 目的：在维持算法表现的前提下，帮助算法们降低计算成本 特点：独立操作，不与后续分类（或者回归）模型相关 过程： 目标对象：需要遍历特征或升维的算法。最近邻算法KNN，支持向量机SVM，决策树，神经网络，回归算法等遍历特征或升维运算，本身的运算量很大，需要的时间很长，因此特征选择很重要。随机森林不需要遍历特征，每次选的特征就很随机，并非用到所有的特征，所以特征选择作用不大。 思考：过滤法对随机森林无效，却对树模型有效？ 解释：传统决策树需遍历所有特征，计算不纯度后分枝.
matlab 特征选择 - 副本 (2).rar
最新发布
06-19
在机器学习领域，特征选择（Feature Selection）是一个重要的步骤，它涉及到从原始数据集中挑选出对模型预测最有贡献的特征，以提升模型的性能、降低过拟合风险以及减少计算资源的需求。MATLAB作为广泛使用的科学...
特征选择-MATLAB
11-28
2. **包裹式方法（Wrapper Methods）**：这种方法将特征选择视为一个搜索问题，通过构建和评估不同特征子集来寻找最优组合。例如，递归特征消除（RFE）算法会反复构建模型并删除最不重要的特征。MATLAB的`fsrfe`函数...
Virtex-5 FPGA Embedded Tri-Mode Ethernet MAC Wrapper v1.8分析
Nessaj Heng
07-28 6787
Virtex-5 FPGA Embedded Tri-Mode Ethernet MAC v1.8，实现FPGA光纤通信程序设计。
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
(转载) 特征选择之Filter、Wrapper、Embedded
MrK
05-03 770
Wrapper methods measure the “usefulness” of features based on the classifier performance. information gain chi-square test fisher score correlation coefficient variance threshold Filter methods pi...
【机器学习】【特征选择】4.嵌入法Embedded
chentao326的博客
09-01 7175
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 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 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 缺点 过滤法中使用的统计量可以使用统计知识和常识来查找范围（如p值应当低于显著性水平0.05）， 而嵌入法中使用 的权值系数却没有这样的范围可找 或许需要学习曲线，或者根据模型本身的某些性质去判断这
sklearn学习-特征选择过滤法，嵌入法，Wrapper包装法
weixin_42856170的博客
01-25 863
sklearn学习-特征选择过滤法，嵌入法，Wrapper包装法
【机器学习】特征选择方法—Filter，Wrapper，Embedded
weixin_44211968的博客
10-16 5583
【机器学习】特征选择方法什么是特征选择？为什么需要特征选择？特征选择的两个关键环节常见的特征选择方法参考链接： 什么是特征选择？ Feature Selection 是在模型构建过程中选择最相关、最有利于提高预测效果的特征子集的过程，也是数据预处理的重要步骤之一。 和降维的区别： 机器学习中的特征选择（Feature Selection）也被称为 Variable Selection 或 Attribute Selection。 虽然特征选择和降维（dimensionality reduction）都是为
机器学习之特征选择（Feature Selection）
TwcatL_tree
04-09 6982
本文讲了过滤法、嵌入法和包装法三种特征选择方法。三种方法中过滤法最为简单快速，需要的计算时间也最短，但是也较为粗略，实际应用过程中，通常只作为数据的预处理，剔除掉部分明显不需要的特征，然后使用其他方法进一步特征选择。嵌入式和包装法更为精确，更适合具体到算法中去调整。计算量也较大，相应的运行时间也比较长。当数据量比较大时，优先使用方差过滤和互信息法对数据进行预处理，然后在使用其他的特征选择方法。使用逻辑回归时，优先使用嵌入法。使用支持向量机时，优先使用包装法。
7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解
weixin_50804299的博客
04-22 2万+
拉索回归（Lasso Regression）是一种线性回归的正则化形式，它通过引入L1范数惩罚项来实现模型的稀疏性，从而有助于特征选择。在机器学习和统计学中，当数据集具有许多特征时，可能会遇到特征之间存在多重共线性或者某些特征对预测结果影响不大的情况。标准的线性回归方法可能会导致模型过拟合，并且难以解释。为了解决这个问题，拉索回归被提出。它在最小二乘法的基础上，对系数向量添加了一个L1范数惩罚项，这个惩罚项等于所有回归系数绝对值之和的λ倍（λ为惩罚系数）。
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机器学习算法系列（五）- Lasso回归算法（Lasso Regression Algorithm）
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filter,wrapper,embedded的优点缺点
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filter、wrapper和embedded都是软件开发中常用的概念和技术。它们各自有着自己的优点和缺点。 首先是filter的优点，它可以帮助在数据处理中过滤和筛选出符合特定条件的数据，提高了数据的处理效率和准确性。此外，...
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