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搜索关键字:相关性    ( 880个结果
机器学习实战基础(十六):sklearn中的数据预处理和特征工程(九)特征选择 之 Filter过滤法(三) 总结
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 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-29 13:33:00    阅读次数:102
机器学习实战基础(十五):sklearn中的数据预处理和特征工程(八)特征选择 之 Filter过滤法(二) 相关性过滤
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 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-29 13:27:44    阅读次数:149
聚类分析
一、相关背景 有监督学习 给定训练集(x1,y1)(x2,y2) ....(xn,yn)找出他们之间的关系 即:学习一个函数 无监督学习 给定训练集:(x1,2,...xn) 学习一个训练集的划分 二、聚类的应用场合 Image segmentaion Data compression cluste ...
分类:其他好文   时间:2020-05-27 20:32:17    阅读次数:99
甲基化数据QC:使用甲基化数据计算样本间的相关性
样本间的相关性,可以反映公司加样时是否存在重复加样的错误。 下面简要介绍一下如果利用甲基化数据计算样本间的相关性 ###1、提取甲基化探针的snp位点、CpG的beta值 下面用的示例文件是minfi包自带的。 如果是自己的数据,那么提取甲基化snp位点用的是没有经过过滤的原始数据。 首先,安装: ...
分类:其他好文   时间:2020-05-26 19:59:43    阅读次数:75
回归的武林绝学
回归XY 相关性 回归分析给不了因果因此,用回归去研究相关关系 Y变量 Y是什么?俗称因变量。取义,因为别人的改变,而改变的变量。在实际应用中,Y刻画的是业务的核心诉求,是科学研究的关键问题。[王汉生](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MjEyMTYwMg= ...
分类:其他好文   时间:2020-05-25 16:09:24    阅读次数:80
Elasticsearch系列---相关性评分算法及正排索引
概要上一篇中多次提到了按相关性评分,本篇我们就来简单了解一下相关性评分的算法,以及正排索引排序的优势。评分算法Elasticsearch进行全文搜索时,BooleanModel是匹配的基础,先用booleanmodel将匹配的文档挑选出来,然后再运用评分函数计算相关度,参与的函数如我们提到的TF/IDF、LengthNorm等,再加上一些控制权重的参数设置,得到最后的评分。BooleanModel
分类:编程语言   时间:2020-05-25 13:56:39    阅读次数:77
sklearn中正则化的Lasso问题
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 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-25 10:52:02    阅读次数:55
第三章 数据的预处理与特征构建
申请评分卡模型 数据的预处理与特征构建 简介:在构建评分卡模型的工作中,数据的预处理和特征构建工作是至关重要的一步。数据的预处理工作可以有效处理缺失值与异常值,从而增强模型的稳健性。而特征构建工作则可以将信息从字段中加以提炼,形成有业务含义的优异特征。 评分卡模型的简介 风控场景中的评分卡: 以分数... ...
分类:其他好文   时间:2020-05-25 00:26:36    阅读次数:160
Mantel test 是对两个矩阵相关关系的检验
Mantel test 是对两个矩阵相关关系的检验,由Nathan Mantel在1976年提出。之所以抛开相关系数发展这样一种方法,是因为相关系数只能处理两列数据之间的相关性,而在面对两个矩阵之间的相关性时就束手无策。Mantel检验专治这种不服。 这种方法多用于生态学上,不同的样本case对应不 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-24 16:23:41    阅读次数:111
5.22 有关游戏评论
1、特征工程原则:特征之间、特征和label之间不要有相关性,保持相对独立,有算法就专门为了识别强相关性特征只保留一个。 多重共线性:在很多实际的数据当中,往往存在多个互相关联的特征,这时候模型就会变得不稳定,数据中细微的变化就可能导致模型的巨大变化(模型的变化本质上是系数,或者叫参数,可以理解成W ...
分类:其他好文   时间:2020-05-22 19:21:39    阅读次数:54
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