如何使用 python 减少 kaggle Mushroom Classification 数据集中的特性数量？

最新推荐文章于 2024-01-20 14:26:59 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析 文章标签： python 数据挖掘 机器学习 深度学习 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/119386720
本文介绍了在Mushroom Classification数据集上应用特征选择的多种方法，包括递归特征消除（RFE）、SelecFromModel、相关矩阵分析等，旨在减少特征数量以提高模型精度、降低过拟合风险和训练速度。实验结果显示，即使使用少量特征，也能保持高精度，并通过特征重要性分析理解模型预测行为。

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

前言

在开始任何统计分析之前，需要先对最初收集的数据进行预处理。有许多不同的原因导致需要进行预处理分析，例如：

  • 收集的数据格式不对（如 SQL 数据库、JSON、CSV 等）

  • 缺失值和异常值

  • 标准化

  • 减少数据集中存在的固有噪声（部分存储数据可能已损坏）

  • 数据集中的某些功能可能无法收集任何信息以供分析

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减少统计分析期间要使用的特征的数量可

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【特征重要性揭秘：为什么同一个数据集会有不同结果】
weixin_47869094的博客
10-19 1428
因此，选择特征重要性分析方法时，最佳实践包括尝试多种方法以获得更全面的视图，使用集成方法聚合结果，更关注特征的相对顺序而不是绝对值，并且了解差异的原因，以深入了解数据和模型。同时，超参数的选择，比如PCA的主成分数量或树模型的深度，也会对结果产生影响，增加了结果的不确定性。然而，并非所有特征都同样重要。在PCA中，前几个主成分上的特征权重较大，说明这些特征在数据中具有较高的方差，因此，在这些主成分上具有较高的负载。在PCA中，数据的方差最大的方向被称为第一个主成分，第二大的方向是第二个主成分，以此类推。
Py之XGBoost：XGBoost库(Kaggle神器)的简介、安装、使用方法之详细攻略
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
01-13 8414
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【python】数据挖掘分析清洗——特征选择（特征筛选）方法汇总
最新发布
2301_82000445的博客
01-20 3203
特征构造得到足够的广度后，将这些特征进行筛选特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解通常来说，从两个方面考虑来选择特征：特征是否发散：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。特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择特征选择指的是从原始数据中选择最具有代表性和重要性的特征，保留这些特征并去除无用或冗余的特征。
特征选择的通俗讲解！
Datawhale
03-01 737
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货译者：佚名，编辑：Datawhale简 介据《福布斯》报道，每天...
特征处理1：特征工程（特征选择）
ruoyou521的博客
09-01 522
首先假设两个变量是独立的（此为原假设），然后观察实际值和理论值之间的偏差程度，若偏差足够小，则认为偏差是很自然的样本误差，接受原假设。鉴于RFE仅是后向迭代的方法，容易陷入局部最优，而且不支持Lightgbm等模型自动处理缺失值/类别型特征，便基于启发式双向搜索及模拟退火算法思想，产生了一个特征选择的方法。统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合；如果一个特征不发散，就是说这个特征大家都有或者非常相似，说明这个特征不需要。
Python可视化 | 计算特征重要性的3种必备方法
aobulaien001的博客
09-25 1348
正如之前提到的，以这种方式获取重要性是轻松的，但结果可能会有点偏倚。它只是一个单一的特征，但它解释了数据集中超过60%的方差。如您从图像5中所看到的，它与平均半径特征的相关系数几乎为0.8 — 这被认为是强正相关。唯一明显的问题是规模。简单来说，如果分配的系数是一个较大的（负数或正数）数字，它对预测有一定的影响。PCA不会直接显示您最重要的特征，就像前两种方法所做的那样。首先，让我们将PCA适应我们的缩放数据，并看看会发生什么。一个要记住的要点是，系数越大（无论是正数还是负数），它对预测的影响就越大。
探索Python：Mashroom-classification项目分析
标题“Python-projects”表明本文档将探讨一系列与Python编程语言相关的项目，这可能意味着读者将了解到如何使用Python开发实际应用或进行数据分析。Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其清晰的语法、强大的库...
从0开始学习pyspark（八）：使用pyspark.ml.classification模块对蘑菇进行分类
泛泛之素
11-06 7484
数据下载： 数据为kaggle上的关于蘑菇分类的数据，地址：https://www.kaggle.com/uciml/mushroom-classification 也可在这里下载：https://github.com/ffzs/dataset/blob/master/mushrooms.csv 数据准备： 本数据集用于分类毒蘑菇和可食用蘑菇，共22个特征值，其中特征描述都是字符，用于机器学习的话...
lasso特征选择python_特征选择怎么做？这篇文章告诉你
weixin_39632891的博客
02-01 3412
原标题：特征选择怎么做？这篇文章告诉你 照片由 Clem Onojeghuo 发布在 Unsplash 上面作者 | Pier Paolo Ippolito翻译 | Skura编辑 | 唐里原文标题：Feature Selection Techniques原文链接：https://towardsdatascience.com/feature-selection-techniques-1bfab5f...
【Python机器学习】零基础掌握RFE特征选择
Mr数据杨
10-27 750
本次介绍的是算法，这是一个用于特征选择的工具。通过两个不同的应用案例—一个关于明朝的粮食与人口管理，另一个关于现代电商平台的客户满意度预测—展示了该算法的实用性和准确性。在两个案例中，该算法都成功地识别出了影响目标变量（人口增长率和客户满意度）的关键因素，并据此进行了准确的预测。优点总结，该算法非常适用于解决特征选择问题，特别是在有大量特征而不确定哪些特征最重要时。它能自动选择出对目标变量有最大影响的特征，从而简化模型并提高预测准确性。优点名称描述说明自动特征选择自动识别出影响目标变量最重要的特征。
蘑菇分类数据集 mushroom .zip
01-09
蘑菇分类数据集 蘑菇分类数据集
可视化图像的特征重要性评估及排序方法（基于Python）
code_welike的博客
06-04 732
在本文中，我们将介绍如何使用Python通过可视化的方式对特征重要性进行评估，并将其按照重要度进行归一化和排序。总结：本文介绍了如何使用Python通过随机森林算法进行特征重要性评估，并通过Matplotlib库对特征重要度得分进行可视化。此外，我们还介绍了如何对特征重要度进行归一化和排序。现在我们已经加载了数据集，接下来我们可以使用随机森林算法对其进行训练，并通过feature_importances_属性获取每个特征的重要度得分。运行以上代码，我们将会得到一个可视化的结果，展示每个特征的重要度得分。
独家 | 使用Python实现机器学习特征选择的4种方法（附代码）
数据派THU
04-12 7237
作者：SugandhaLahoti翻译：李洁校对：杨光本文约3500字，建议阅读13分钟。本文中，我们将研究从数据集中选择特征的不同方法;同时通过使用Python中Sc...
特征选择/筛选方法总结
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jliang3的博客
03-30 8万+
作者：jliang https://blog.youkuaiyun.com/jliang3 1.特征选择介绍 1）特征分类 相关特征：对于学习任务（例如分类问题）有帮助，可以提升学习算法的效果； 无关特征：对于我们的算法没有任何帮助，不会给算法的效果带来任何提升； 冗余特征：不会对我们的算法带来新的信息，或者这种特征的信息可以由其他的特征推断出； 2）特征选择的目的 对于一个特定的学习算法...
毒蘑菇数据集的分类及评估
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对于朴素贝叶斯算法，准确率为93.3%，召回率为88.3%，从准确率及召回率值来看，朴素贝叶斯分类算法可以用于预测，但与决策树及KNN算法相比，朴素贝叶斯算法的预测能力还是不够的。由于分析对象是蘑菇是否有毒，对于食用物来说我们要提高召回率即查全率，相比三种模型，决策树和KNN都将准确率和召回率达到最大值，可很有说服力的作为预测模型，相比较而言朴素贝叶斯召回率只有88.3%，由于有更好的预测模型，因此可以忽略朴素贝叶斯方法。a) 查看数据行列情况，判断是否有空行，进行删除；决策树效果：（未解决中文乱码问题）
教你如何做特征选择
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx特征选择方法初识：1、为什么要做特征选择主要有三种方法：1、Filter方法其主要思想是...
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【机器学习】feature_importances_ 参数源码解析
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在用sklearn的时候经常用到feature_importances_ 来做特征筛选，那这个属性到底是啥呢。 分析源码发现来源于每个base_estimator的决策树的 feature_importances_ 由此发现计算逻辑来源于cython文件，这个文件可以在其github上查看源代码 而在DecisionTreeRegressor和DecisionTreeClassifier的...
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第一种方法： 这种方法是唐宇迪老师视频课里的，做了很小的改动，代码如下： # 得到特征重要性 importances = list(rf.feature_importances_) feature_importances = [(feature, round(importance, 2)) for feature, importance in zip(feature_list, importa...
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