特征选择是一个重要的数据预处理过程，在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后在训练学习器，如下图所示：进行特征选择有两个很重要的原因：避免维数灾难：能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的降低学习任务的难度：选取出真正相关的特征简化模型，协助理解数据产生的过程如流程图所示，特征选择包括两个环
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2023-09-13 09:56:27
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3.1 Filter过滤法过滤方法通常用作预处理步骤，特征选择完全独立于任何机器学习算法。它是根据各种统计检验中的分数以及相关性的各项指标来选择特征。3.1.1 方差过滤3.1.1.1 VarianceThreshold这是通过特征本身的方差来筛选特征的类。比如一个特征本身的方差很小，就表示样本在这个特征上基本没有差异，可能特征中的大多数值都一样，甚至整个特征的取值都相同，那这个特征对于样本区分没
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2023-08-09 17:21:59
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一.特征选择-单变量特征选择1.SelectKBest可以依据相关性对特征进行选择，保留k个评分最高的特征。方差分析分类问题使用f_classif，回归问题使用f_regression。f_classif：分类任务跟目标的分类，将样本划分成n个子集，S1,S2,..,Sn，我们希望每个子集的均值μ1，μ2，...，μn不相等。我们假设H0:μ1=μ2=...=μn，当然我们希望拒绝H0
问题在数据处理中经常会遇到特征太多造成的计算负担和一些其他的影响，如过拟合等，不但使得预测结果不准确，还消耗计算时间。所以特征选择就显得非常重要了。特征选择：从给定的特征集合中选取出相关特征子集的过程成为“特征选择”。通过这一操作，不仅能够减少特征的维度，也能得到更能体现目标值的几个特征。在周志华的《机器学习》中第十一章对于特征选择也是有所提到。在文章中大佬对于特征选择的方法分为三类：过滤式（fi
目录1、 过滤法（Filter）1.1 方差选择法1.2 相关系数法1.3 卡方检验1.4 互信息法1.5 relief算法2、包裹法（Wrapper）2.1 递归特征消除法2.2 特征干扰法3、嵌入法（Embedded）3.1 基于惩罚项的特征选择法3.2 基于树模型的特征选择法4、机器学习中的特征选择和优缺点1、 过滤法（Filter）1.1 方差选择法 使用方差选择法，先要计算各个特征的方
特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 在数据挖掘工作中，通常处理的是一个包含大量特征且含义未知的数据集，并基于该数据集挖掘到有用的特征。那么
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2018-11-15 17:32:00
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机器学习~三大类特征选择(Feature Selection)方法特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是。特征选择能剔除不相
Python和所有其他计算机编程语言一样，具有其独特的优点和特性。作为一种抽象程度较为高级的语言，Python的确可以以很快的速度完成一个项目的原型（Prototype）。利用Python复杂的高级功能（生成器、迭代器、函数修饰等），可以轻松表达一些在传统的编程语言中需要很多代码才能做到的功能。但是，任何高级的抽象背后都有相应的时间成本，Python作为一种解释性语言，其动态执行和弱类型既是它的优
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2023-06-19 21:06:14
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如何选择特征根据是否发散及是否相关来选择方差选择法先计算各个特征的方差，根据阈值，选择方差大于阈值的特征方差过滤使用到的是VarianceThreshold类，该类有个参数threshold，该值为最小方差的阈值，然后使用fit_transform进行特征值过滤 相关系数法先计算各个特征对目标值的相关系数，选择更加相关的特征 递归特征消除法使用一个基模型来进行多轮训练，经过多轮
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2023-05-30 11:15:03
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特征选择的一般过程：1.生成子集：搜索特征子集，为评价函数提供特征子集2.评价函数：评价特征子集的好坏3.停止准则：与评价函数相关，一般是阈值，评价函数达到一定标准后就可停止搜索4.验证过程：在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性1.生成子集搜索算法有 完全搜索、启发式搜索、随机搜索 三大类。（1）完全搜索<1>宽搜(Breadth First Search)：时间复杂度高，不实用
特征选择当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。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。除方差法外，本文介绍的其他方法均从相关性考虑。 根据特征选择的形式又可以将特征
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2018-09-19 09:47:00
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创造新的特征是一件十分困难的事情，需要丰富的专业知识和大量的时间。机器学习应用的本质基本上就是特征工程。 &n
特征选择就是从原始特征中选取一些最有效的特征来降低维度,，提高模型泛化能力减低过拟合的过程，主要目的是剔除掉无关特征和冗余特征，选出最优特征子集； 常见的特征选择方法可以分为3类：过滤式（filter）、包裹式（wrapper）、嵌入式（embedding）。1.过滤式filter： 通过方差选择法、相关系数法、卡方检验法、互信息法来对特征进行评分，设定阈值或者待选择的阈值的个数来选择； 1.1方
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2023-07-27 20:25:02
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特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和区别性的特征，以提高模型的性能和准确性。在机器学习和数据挖掘中，特征选择是一个重要的预处理步骤，可以减少数据维度、降低模型复杂度、提高模型的泛化能力和可解释性。特征选择的方法可以分为三类：过滤式、包裹式、嵌入式。1、过滤式特征选择过滤式特征选择是在特征选择和模型训练之前进行的，它通过计算每个特征与目标变量之间的相关性或重要性来选择特征。常用的方法包括相关系
卢总 - 特征选择方法汇总特征选择三种方法：Filter(过滤法)Wrapper(包装法)Embedded(嵌入法)过滤法卡方检验直接看sklearn代码：首先做OHEY = LabelBinarizer().fit_transform(y)做完之后YYY的shape是N×KN\times KN×Kobserved = safe_sparse_dot(Y.T, X) # n_classes * n_featuresK,N×N,MK,N\times
原创
2021-08-04 10:50:23
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【译文】特征选择方法导论（如何选取合适的变量） 作者 SAURAV KAUSHIK 译者 钱亦欣 引言 我时常以参加竞赛的方式来磨练自己的机器学习技能，它能让你更清楚地了解自己的水平。一开始，我以为算法就是机器学习的一切，知道采用哪种模型就能走上人生巅峰。但后来我发觉自己拿衣服了，竞赛的赢家们使用的算法和其他人并无二致。而后，我认为这些人一定有很牛逼的机器，但当我发现有的top选手建模用的仅仅是
现实中产生的特征维度可能很多，特征质量参差不齐，不仅会增加训练过程的时间，也可能会降低模型质量。因此，提取出最具代表性的一部分特征来参与训练就很重要了。通常有特征抽取和特征选择两种方法。这里分别介绍一下。特征抽取特征抽取中最常见的当属PCA了。PCA对于特征之间存在正交关系，数据满足高斯分布或指数分布的数据，作线性变换，使用方差、协方差去噪，生成新的主元，接下来按重要性排序后取少数参与训练，达到减
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2023-09-13 15:36:31
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目录1 遗传算法特征选取基本原理2. 适应度函数选择和环境要求（1）适应度函数选择（2）依赖的第三方工具包3. python实现1 遗传算法特征选取基本原理遗传算法特征选择的基本原理是用遗传算法寻找一个最优的二进制编码, 码中的每一位对应一个特征, 若第i位为“1”, 则表明对应特征被选取, 该特征将出现在估计器中, 为“0”, 则表明对应特征未被选取,该特征将不出现在分类器中。其基本步骤为:(1
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2023-09-19 22:19:56
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挖掘之—基于ReliefF和K-means算法的医学应用实例
(DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例子。1.数据挖掘与聚类分析概述数据挖掘一般由以下几个步骤： (l
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2023-08-24 11:09:16
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一、算法 Relief算法最早由Kira提出. 基本内容：从训练集D中随机选择一个样本R, 然后从和R同类的样本中寻找k最近邻样本H，从和R不同类的样本中寻找k最近邻样本M， 最后按照公式更新特征权重. 算法:
