随机递归特征消除

最新推荐文章于 2024-11-18 07:49:58 发布
最新推荐文章于 2024-11-18 07:49:58 发布
阅读量1.2k 收藏 3
点赞数
分类专栏： 特征选择 文章标签： 机器学习 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42433740/article/details/104968656
版权
随机递归特征消除是一种特征选择方法，通过不断删除最不重要的特征来寻找最佳子集。为避免陷入局部最优，本文提出加入随机因素，以一定概率进行随机删除。算法包括初始化、训练模型获取特征重要性、随机删除或直接删除最不重要特征，以及设定停止条件。使用时可多次执行并选择最优结果。

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

随机递归特征消除

1、背景介绍

我们的数据集中可能有很多特征，即使在删除了一些显而易见的无用或无效特征之后，为了达到模型的最佳性能，我们往往还需要进行特征选择，特征选择问题实际上是一个搜索问题，我们既不知道我们应该选哪些特征，也不知道我们选多少个特征合适。

每一个特征都有两种选择：留下或删除。那么 n n n个特征就 2 n − 1 2^n - 1 2n−1个非空子集，显然我们去遍历这些子集并两两对比在 n n n较大时是不切实际的。有很多种算法去寻找这个最优子集，这里不一一介绍。

其中一种简单有效的方法就是递归特征消除，它是一种后向搜索策略，即从全集中不断删除特征，直到符合停止条件。这是一种贪心算法，即

最低0.47元/天 解锁文章
【机器学习】包裹式特征选择之递归特征消除法
m0_74195174的博客
03-02 5730
本文将介绍递归特征消除法的概念、具体步骤、优缺点以及适用场景，并提供代码示例进行详细分析。
递归特征消除
lijiawei54188的专栏
06-05 2万+
递归特征消除Recursive feature elimination （RFE）递归特征消除的主要思想是反复的构建模型（如SVM或者回归模型）然后选出最好的（或者最差的）的特征（可以根据系数来选），把选出来的特征选择出来，然后在剩余的特征上重复这个过程，直到所有特征都遍历了。这个过程中特征被消除的次序就是特征的排序。因此，这是一种寻找最优特征子集的贪心算法。 RFE的稳定性很大程度上取决于在迭代...
python递归函数特点_python – 使用scikit学习的随机森林上的递归特征消除
weixin_39831039的博客
11-23 777
我正在尝试使用scikit学习和随机森林分类器预处理递归特征消除,OOB ROC作为对递归过程中创建的每个子集进行评分的方法.然而,当我尝试使用RFECV方法时,我得到一个错误,说AttributeError：’RandomForestClassifier’对象没有属性’coef_’随机森林本身没有系数,但是他们确实按Gini得分排名.所以,我想知道如何摆脱这个问题.请注意,我想使用一种方法,将明...
随机森林的REF递归特征消除法来筛选特征（python实现不依赖sklearn)
qq_23345187的博客
03-06 6530
随机森林的REF递归特征消除法来筛选特征
【Python特征工程系列】递归特征消除法分析特征重要性-随机森林模型为例（案例+源码）
数据杂坛
04-22 1426
递归特征消除法分析特征重要性-随机森林模型为例（案例+源码）
随机森林模型进行递归特征消除的python实现
赴前尘
08-07 7538
核心代码： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_scor...
缺失数据填补新方法：递归特征消除+随机森林，也许更优！
郑老师统计
11-18 1255
2024-2025课程介绍可预开发票，郑老师团队2024-25年科研统计课程预告，含机器学习、轨迹模型等。11.30-12.1 R语言构建机器模型课程开启数据集中的缺失值对数据分析带来了重大挑战，特别是在数据准确性对患者诊断和治疗至关重要的医疗领域。尽管MissForest（MF）在填补研究中被证明是有效的，递归特征消除（RFE）在特征选择中被证明是有效的，但通过RFE集成来增强MF的潜力仍未被...
python特征递归消除
Z_W_H_的博客
01-11 4405
特征递归消除官方给了两者方法 1.RFE 2.RFECV 一.RFE 官方解释 链接：sklearn.feature_selection.RFE — scikit-learn 1.0.2 documentationhttps://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.RFE.html?highlight=rfe#sklearn.feature_selection.RFE给定一个为...
两种支持向量策略的递归特征消除技术检测胰腺癌生物标志物
03-08
### 两种支持向量策略的递归特征消除技术检测胰腺癌生物标志物 #### 研究背景与目的 本文研究旨在通过两种不同的支持向量机（SVM）策略结合递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）算法来识别与胰腺癌...
递归特征消除（RFE）与随机森林回归模型的 MATLAB 实现
subject625Ruben的博客
10-07 1417
在机器学习中，特征选择是提高模型性能的重要步骤。本文将详细探讨使用递归特征消除（RFE）结合随机森林回归模型的实现，以研究对股票收盘价影响的特征。我们将逐步分析代码并介绍相关的数学原理。
sklearn学习——递归特征消除法（RFE）
热门推荐
Chris683的博客
05-11 3万+
sklearn——递归特征消除法（RFE） 1 作用 消除特征之间的冗余，选取最优特征组合。 降低特征维数。 2 步骤 将筛选的k个特征作为初始特征子集输入到随机森林分类器中，计算得到每个特征的重要性，并利用交叉验证方法得到初始特征子集的分类精度； 从当前特征子集中移除特征重要性最低的一个特征，得到一个新的特征子集，再次输入到随机森林分类器中，计算新的特征子集中每个特征的重要性，并利用交叉验证方法得到新的特征子集的分类精度。 递归的重复步骤2，直至特征子集为空，最后一共得到k个不同特征数量的特征子集，
数据筛选特征方法-递归特征消除
gao_的博客
09-05 5602
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，那些拥有最小绝对值权重的特征被踢出特征集。如此往复递归，直至剩余的特征数量达到所需的特征数量。 RFECV 通过交叉验证的方式执行RFE，以此来选择最佳数量的特征：对于一个数量为d的feature的集合，他的所有的子集的个数是2的d次方减1(包含空集)。指定一个外部的学习算法，比如SVM之类的。通过该算法计算所有子集的valid
递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维
糯米君的博客
06-20 1458
RFE（Recursive feature elimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消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。
特征递归消除法 Recursive feature elimination（RFE）
weixin_43837522的博客
01-18 2893
RFE过程尽管会用到feature_importances_进行特征筛选，但RFE过程只是对模型进行简单训练，并未进行超参数搜索等模型优化，这会使得每一轮的模型都是过拟合的，而基于过拟合模型产出的feature_importances_进行的特征筛选，结果并不可靠。要解决该问题，sklearn提供了一个非常便捷的方法，即在实例化RFE评估器时带入一个已经经过网格搜索调参后的模型，即可每一轮特征重要性评估时使用已经训练好的模型，而该模型是已经经过剪枝的决策树模型，不会再表现出过拟合倾向。
【数据处理系列】深入理解递归特征消除法（RFE）：基于Python的应用
2301_81199775的博客
05-10 1万+
在机器学习中，特征选择是一个重要的步骤，它有助于提高模型性能，减少计算复杂度。本篇博客将详细介绍一种称为“递归特征消除法”（Recursive Feature Elimination，简称RFE）的特征选择方法。我们将首先介绍RFE的基本概念和原理，然后讨论如何选择合适的模型进行RFE，接着通过Python示例展示如何使用RFE和RFECV（交叉验证递归特征消除法）进行特征选择。最后，我们将探讨如何根据特征重要性排序、查看最优特征数、名称以及绘制交叉验证得分随特征数量的变化曲线图等。无论你是机器学习新手还是
递归式特征消除：Recursive feature elimination(RFE)
渣渣
06-30 2万+
此算法是用来进行特征选择，属于包装法特征选择算法的其中一种。递归消除特征法使用一个机器学习模型来进行多轮训练，每轮训练结束后，消除若干权值系数对应的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。那么在以经典的SVM-RFE算法中来讨论此算法。首先，在每一轮训练过程中，会选择所有特征来进行训练，继而得到了分类的超平面w*x+b=0，如果有n个特征，那么SVM-RFE会选择出w中分量的平方值最小的那个序号i对...
Wrapper递归特征消除 (Recursive Feature Elimination)
u010970317的博客
05-12 1557
特征选择三法宝：过滤法（Filter）、包裹法（Wrapper）、嵌入法（Embedding） 过滤法（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 包裹法（Wrapper）：根据目标函数，每次选择若干特征或者排除若干特征，直到选择出最佳的子集。 嵌入法（Embedding）：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，根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优劣。 递归消除特征法使用一个基模型.
递归式特征消除：Recursive feature elimination
FontTian的博客
01-08 3万+
简述 特征的选取方式一共有三种，在sklearn实现了的包裹式(wrapper)特诊选取只有两个递归式特征消除的方法，如下： recursive feature elimination ( RFE )通过学习器返回的 coef_ 属性 或者 feature_importances_ 属性来获得每个特征的重要程度。 然后，从当前的特征集合中移除最不重要的特征。在特征集合上不断的重复递归这个步骤
【Python特征工程系列】递归特征消除法分析特征重要性-SVC模型为例（案例+源码）
数据杂坛
04-26 991
递归特征消除法分析特征重要性-SVC模型为例（案例+源码）
随机森林特征递归消除算法r语言
最新发布
03-13
### 随机森林特征递归消除算法在R中的实现 为了实现在R语言中基于随机森林的递归特征消除(RFE)，可以利用`caret`包和`randomForest`包来完成这一过程。下面提供了一个具体的实例教程。 #### 安装并加载必要的库 首先，确保安装了所需的软件包，并将其加载到工作环境中： ```r install.packages("caret") install.packages("randomForest") library(caret) library(randomForest) ``` #### 准备数据集 准备用于训练模型的数据集。这里假设有一个名为`dataSet`的数据框，其中包含了预测变量以及目标变量（标签）。如果需要处理实际问题，则应替换为自己的数据源[^1]。 #### 构建初始模型 构建一个初步的随机森林分类器作为基准线性能评估的基础： ```r set.seed(123) # 设置种子以便结果可重复 initialModel <- randomForest(x = dataSet[, -ncol(dataSet)], y = as.factor(dataSet$target), importance=TRUE, ntree=500) print(initialModel) ``` #### 执行递归特征消除 通过定义控制参数来进行递归特征删除操作。此过程中会迭代地移除最不重要的特征直到达到预定的标准为止： ```r control <- rfeControl(functions=rfFuncs, method="cv", number=5) results <- rfe(x=dataSet[, -ncol(dataSet)], y=as.factor(dataSet$target), sizes=c(1:ncol(dataSet)-1), rfeControl=control) print(results) plot(results) ``` 上述代码片段展示了如何使用交叉验证方法执行递归特征消除的过程，并最终打印出最佳子集的结果及绘制其变化趋势图。 #### 输出最优特征组合 最后一步是从所有可能的选择里挑选出表现最好的一组特征： ```r optimalFeatures <- predictors(results) cat('Optimal features:\n', paste(optimalFeatures, collapse=', '), '\n') ``` 这将给出经过优化后的特征列表，可用于后续更高效的机器学习任务之中。
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