机器学习之特征选择

最新推荐文章于 2021-12-29 22:31:33 发布
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#特征选择 #机器学习 #人工智能 #特征工程 #数据挖掘

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补充：
1.决策树选择特征
基于决策树选择特征，属于嵌入式特征选择方法，深度较浅的特征节点对应的分类能力越强大。
满足条件1.深度较浅 2.特征出现次数较少
2.L1、L2特征选择
L1正则化选择特征，没有选到的特征不代表不重要而是与其他的重复相关度高，再通过l2正则化进行交叉检验。
3.深度学习选择特征
用深度学习来自动选择特征，从深度学习模型中选择某一神经层的特征后就可以用来进行最终目标模型的训练了。
4.利用降维思想
4.1 主成分分析法（PCA）
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特征工程: 嵌入式方法
FDSJRU的博客
09-24 154
嵌入式方法是一种常用的特征选择技术，它将特征选择与模型训练过程合并在一起，通过优化模型的性能来选择最佳的特征子集。嵌入式方法是一种强大的特征选择技术，它能够在模型训练过程中自动选择最佳的特征子集，减少特征维度，提高模型的泛化能力。参数）来实现特征选择嵌入式方法是一种常用的特征选择技术，它将特征选择与模型训练过程合并在一起，通过优化模型的性能来选择最佳的特征子集。通过正则化技术，如L1正则化和L2正则化，嵌入式方法能够控制特征的权重，从而实现特征选择。模型训练完成后，我们通过查看模型的系数来确定选择的特征。
决策树学习的特征选择
you1314520me的专栏
05-02 1万+
此博客停止更新迁移至SnailDove's Blog，查看本文点击此处 决策树学习 决策树学习通常包含三个方面：特征选择、决策树生成和决策树剪枝。决策树学习思想主要来源于：Quinlan在1986年提出的ID算法、在1993年提出的C4.5算法和Breiman等人在1984年提出的CART算法。 特征选择 为了解释清楚各个数学概念，引入例子 表5.1  贷款申
深度特征提取方法_基于深度学习的文本数据特征提取方法之Glove和FastText
weixin_39996035的博客
11-24 509
作者：Dipanjan (DJ) Sarkar编译：ronghuaiyang导读今天接着昨天的内容，给大家介绍Glove模型和FastText模型，以及得到的词向量如何应用在机器学习任务里。(书接上回)GloVe模型GloVe模型指的是全局向量模型，是一种无监督学习模型，可以获得类似于Word2Vec的dense词向量。然而，技术是不同的，训练是在一个聚合的全局词-词共现矩阵上做的，可以得到具有有...
特征选择
西门少年野蛮生长
01-07 1497
F-measure：2recallprecision / ( recall + precision ) ROC曲线：FPR为横坐标，TPR为纵坐标 PR曲线：recall为横坐标，precision 为纵坐标
[机器学习]------特征选择常用方法整理
qq_37249672的博客
09-18 194
https://blog.youkuaiyun.com/SecondLieutenant/article/details/80693765
特征选择小结：过滤式、包裹式、嵌入式
敲代码的猫
11-28 4092
磕盐需要研究特征选择算法，故对所了解的信息做一个小结。 常见的特征选择方法大致可以分为三类：过滤式、包裹式和嵌入式。通过特征选择可以减少特征维数、减少冗余特征、保留重要特征，使模型的学习能力和泛化能力更强。 1.过滤式（Filter） 按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。 1.1 方差 如果当前特征基本上都差异不大，因此可以认为这个特征对我们区分样本贡献不大，因此可以在构造特征过程中可以将其去掉。 通过设定一个阈值，...
特征选择之过滤式、包裹式、嵌入式
qq_42003997的博客
01-16 3284
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...
特征选择与特征提取-嵌入法、包装法
lihe的博客
12-29 3081
在上篇特征选择与提取最全总结之过滤法中已经介绍了特征选择的其中一大方法--过滤法。本篇将继续介绍特征选择与特征提取方法，其主要内容如下所示。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
特征选择-嵌入式选择
温染的笔记
05-28 1万+
嵌入式特征选择是将特征选择过程与学习器训练过程融为一体，两者在同一个优化过程中完成，即在学习器训练过程中自动地进行了特征选择。 基于惩罚项的特征选择法 给定数据集 D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xn,yn)}D = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), \cdots, (x_n, y_n)\}D={(x1​,y1​),(x2​,y2​),⋯...
【机器学习】特征选择（过滤式、包裹式、嵌入式）
热门推荐
齐在的专栏
01-11 2万+
1. 前言   从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为“特征选择”。特征选择是一个重要的数据预处理过程，进行特征选择的原因如下： 减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合； 去除不相关特征，降低学习难度。   常见的特征选择方法大致可以分为三类：过滤式、包裹式和嵌入式。 2. 过滤式选择   过滤式方法先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器。特征选择过程与后续学习...
图节点嵌入概述（Node Embeddings）
08-23
这部分是关于学习节点嵌入的方法。这些方法的目标是将节点编码为低维向量，这些低维向量总结了它们的图位置和它们的局部图邻域的结构。
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) ...
基于深度学习的特征提取方法
weixin_43199832的博客
04-17 7976
1、Repeatability Is Not Enough:Learning Affine Regions via Discriminability 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1711.06704.pdf 代码链接：https://github.com/ducha-aiki/affnet 主要贡献是提出了affine shape estimator，并依据次设计了AffNet，用来提取patch，然后用使用Hardnet（主要思想就是力求匹配特征之间的距离尽可能的近，不匹配特征之
【特征提取】基于深度学习的特征提取和匹配方法介绍
小白学视觉
04-07 8609
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 本文转自 |AI深度学习视线 精彩内容计算机视觉需要图像预处理，比如特征提取，包括特征点，边缘和...
【机器学习系列之六】决策树中的特征选择及树的剪枝
多元思考力
11-16 9433
决策树的分类 特征选择 树的剪枝 小结一下 决策树的学习主要包含三个方面，分别是特征选择，决策树生成，和决策树的剪枝。我们首先介绍一下决策树是怎么分类的，然后详细介绍一下决策树的学习过程。 决策树的分类（决策树也可以用于回归） 决策树是一种常用算法，很多集成算法的底层就是决策树，比如GBDT，XGBoost,因此了解决策树是如何分类的就变得尤为重要了。决策问题一般的
决策树中结点的特征选择方法
Im_Chenxi的博客
05-09 1万+
一、信息增益  信息增益用在ID3决策树中，信息增益是依据熵的变化值来决定的值。  熵：随机变量不确定性大小的度量。熵越大，变量的不确定性就越大。  熵的公式表示：         X的概率分布为P(x=xi) = pi, i=1,2,3...(x可能的取值)，随机变量X熵为，并且0log0=1。        条件熵：H(Y|X)表示在随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性。        在决...
机器学习中的特征选择
rui307的专栏
04-25 2万+
首先声明，本人个人观点，仅供交流。 本人欠专业人士，并不了解显示实践中的特征工程。 特征选择是一个重要的数据预处理过程，获得数据之后要先进行特征选择然后再训练模型。主要作用：1、降维 2、去除不相关特征。 特征选择方法包含：子集搜索和子集评价两个问题。 子集搜索包含前向搜索、后向搜索、双向搜索等。 子集评价方法包含：信息增益，交叉熵，相关性，余弦相似度等评级准则。 两者结合起来就是特...
特征选择：贪心算法和其评价矩阵的AUC
小狐狸
06-04 1382
""" Greedy Feature Selection using Logistic Regression as base model to optimize Area Under the ROC Curve """ import numpy as np import sklearn.linear_model as lm from sklearn import metrics, preprocessing class greedyFeatureSelection(object): d
特征选择的几种方式（降维）
Great haste makes great waste
09-26 2841
1、PCA 主成分分析2、LDA 线性判别式分析3、MDS 多维标度法4、皮尔逊相关系数5、互信息（信息熵）6、RFE 特征递归消除先挖坑，待有空填上~
基因表达数据集：机器学习特征选择的理想选择
在机器学习领域，这些数据集被用来开发和测试用于特征提取和特征选择的算法，它们是理解复杂生物系统和疾病诊断与治疗的重要工具。 1. 特征提取与特征选择: 在机器学习和数据分析中，特征提取（Feature Extraction...
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