用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的 ...
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2020-06-07 15:08:58
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用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图 1 from sklearn.feature_selection import VarianceTh ...
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2020-06-06 18:39:53
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正则化的目的是为了防止过拟合，降低模型的复杂度。 正则化的打开方式： 在目标函数后面添加一个系数的“惩罚项”。 式中， 是一个常数， 为样本个数， 是一个超参数，用于控制正则化程度。 1、L1正则化：在目标函数后面加了所有特征系数的绝对值之和。L1正则化更适用于特征选择，每次更新过程中会减去或加上一 ...
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2020-05-30 22:03:08
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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。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 ...
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2020-05-29 13:49:27
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过滤法总结 到这里我们学习了常用的基于过滤法的特征选择，包括方差过滤，基于卡方，F检验和互信息的相关性过滤，讲解了各个过滤的原理和面临的问题，以及怎样调这些过滤类的超参数。通常来说，我会建议，先使用方差过滤，然后使用互信息法来捕捉相关性，不过了解各种各样的过滤方式也是必要的。所有信息被总结在下表，大 ...
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2020-05-29 13:33:00
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相关性过滤 方差挑选完毕之后，我们就要考虑下一个问题：相关性了。 我们希望选出与标签相关且有意义的特征，因为这样的特征能够为我们提供大量信息。如果特征与标签无关，那只会白白浪费我们的计算内存，可能还会给模型带来噪音。在sklearn当中，我们有三种常用的方法来评判特征与标签之间的相关性：卡方，F检验 ...
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2020-05-29 13:27:44
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Wrapper包装法 包装法也是一个特征选择和算法训练同时进行的方法，与嵌入法十分相似，它也是依赖于算法自身的选择，比如coef_属性或feature_importances_属性来完成特征选择。但不同的是，我们往往使用一个目标函数作为黑盒来帮助我们选取特征，而不是自己输入某个评估指标或统计量的阈值 ...
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2020-05-29 13:24:47
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Lasso，也就是L1正则项，它倾向于完全消除最不重要特征的权重（置为0），就是说Lasso会自动执行特征选择，并输出一个稀疏模型。 问题：Lasso在特征数量超过训练实例的数量时（比如10条数据20个特征），或者特征之间相关性比较强，Lasso就会很不稳定。 总结：Lasso可进行特征选择，不代表 ...
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2020-05-25 10:52:02
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 提取到的所有特征中选择和类标签有关的特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后不改变值。 2、PCA PCA即主成分技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降唯的思想，把多指标转化为少数几个综合指标一种常见的数据分析方式，常用于高维数据 ...
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2020-05-04 21:13:08
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