一.基于统计值的筛选方法1.过滤法：选择特征的时候，不管模型如何，首先统计计算该特征和和label的一个相关性，自相关性，发散性等等统计指标。优点：特征选择开销小，有效避免过拟合缺点：没有考虑后续的学习器来选择特征，减弱了学习器的学习能力（因为某些特征可能和label算出来相关性不大，但是可能和其他特征交叉后，会和label具有很强的关联性）2.单变量筛选法：a：缺失值占比b：方差c：频数d：信息
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2023-10-26 10:15:06
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# 使用LASSO进行特征筛选的入门指南
在数据科学和机器学习中，特征筛选是非常重要的一步，可以帮助我们提高模型的性能和可解释性。LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种常用的特征选择算法。本文将通过一系列步骤教你如何在Python中实现LASSO特征筛选。
## 整体流程
下面是实现LASSO特征筛选的整体流程：
XGBoost算法在机器学习中是一个比较重要的算法模块，过去我们经常处理连续特征用GBDT，而现在更多的是用XGBoost，特别是在数据预处理和特征工程上，XGBoost有很多明显的优势。一、算法原理之前一直有听说GBM，GBDT（Gradient Boost Decision Tree）渐进梯度决策树GBRT（Gradient Boost RegressionTree）渐进梯度回归树是GBDT的
一、特征选择的原因：1、冗余：部分特征相关度太高，消耗计算性能，影响决策树分支的选择。 2、噪声：部分特征是对预测结果有负影响 3、降维：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 4、特征选择与降维的关系：特征选择只筛选掉原本特征里和结果预测关系不大的，后者做特征的计算组合构成新特征。SVD、PCA降维也能解决一定的高纬度问题。二、特征选择的方法：1、过滤型（Filter）：（1）评估单
特征筛选分类问题中筛选与离散标签相关性较强的连续变量——方差分析基本流程代码实现相关内容特征筛选（关键）回归问题中筛选与连续标签呈线性关系的连续变量——F检验（f_regression）计算过程特征筛选（关键）互信息法（mutual information）离散变量的互信息计算连续变量的互信息计算连续变量与离散变量的互信息计算最近邻计算函数计算过程（关键） 分类问题中筛选与离散标签相关性较强的连
实现功能：python实现Lasso回归分析（特征筛选、建模预测）输入结构化数据，含有特征以及相应的标签，采用Lasso回归对特征进行分析筛选，并对数据进行建模预测。实现代码： import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings(action='ignore')
import pandas as pd
import matplotl
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2023-08-11 09:30:40
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前言数据挖掘中我们经常会遇到高维数据，特别是当我们的特征工程做得比较复杂时，这些特征可能会让我们的模型过拟合，或者很多特征是没有意义，对模型的优化起不到作用，反而会降低模型的运行效率和精度，所以我们需要对我们的特征变量进行筛选，去除掉无意义的特征，尽可能保留少而强的特征。下面是我用得最多的几个方法，也是我个人觉得最实用方法，其他特征筛选方法大家可以自行查阅资料，这里不多介绍。代码中data代表所有
LASSO非常实用，但由于它的惩罚项不可以常规地进行求导，使得很多人以为它无法显式地求出解析解。但其实并不是这样的。1 单变量情形：软阈值法1.1 软阈值的分类讨论将\(N\)个样本的真实值记为\(N\)维向量\(y\)，将\(N\)个样本的自变量记为\(z\)，假设我们已经将自变量做过标准化，即\(z' \ell_n=0\)，\(z'z/N=1\)，这也意味着在LASSO模型中截距项为\(0\)
特征筛选特征筛选的方法基于统计值的特征筛选利用方差利用相关性利用线性模型迭代消除排列重要性(Permutation Importance)基于模型的特征筛选 特征筛选就是在已有的特征中，筛选出最具有代表的一部分特征来进行接下来的学习 通常，我们通过加入特征，模型的精度的变化来判断该特征的重要性 特征筛选的方法基于统计值的特征筛选利用方差方差主要计算特征的统计量（离散程度），结果可能与最终结果有
1.简介LASSO回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选和复杂度调整。 因此，不论目标因变量是连续的，还是二元或者多元离散的， 都可以用LASSO回归建模然后预测。 这里的变量筛选是指不把所有的变量都放入模型中进行拟合，而是有选择的把变量放入模型从而得到更好的性能参数。 复杂度调整是指通过一系列参数控制模型的复杂度，从而避免过度拟合。 对于线性模型来说，复杂度与模型的变量数有直接关系，变
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2023-08-24 22:12:31
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lasso的今世前身 引言 年关将至，少不了写年终总结。自己也绞尽脑汁对研读的统计文献做一个总结。我们来聊聊20年前诞生的lasso。lasso理论文章由统计学家Tibshirani, R在于1996年提出，并获得了里程碑式的影响。简单概述，lasso的目的就是选择合适的自变量。茫茫变量中怎么遇见合适的它。 此处说明下我们为什么要进行选变量这个动作？ -变量维数多并且变量之间存在相关
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2023-10-11 08:47:57
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文章目录基本概述岭回归Lasso回归 基本概述方法功能：可以视为逐步回归法的升级版，主要用于在回归模型中存在多重共线性时筛选自变量。方法原理：在一般回归模型的损失函数的基础上加上了正则项（惩罚项），两种回归的区别在于正则项不同。岭回归的惩罚项是回归系数的平方和；Lasso回归的惩罚项是回归系数的绝对值的和。其他作用：都可以对模型进行一定程度的简化，避免模型过于复杂。传统回归模型的四个假定：线性假
几种变量:
list: classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
tuple: classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
dict: d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
set: s = set([1, 2, 3])
list
缘起这篇博客的想法来源于知乎的一个关于多元线性回归的变量选择问题。从该问题的提问描述，以及回答中看出，很多人在做变量选择时，眼光依然局限于R 2
R2或者Ajusted−R 2
Ajusted−R2,以及P−Value
P−Value之中。记得计量课上，韩老师在讲到Ajusted−R
自己常用的数学工具以下提到的所有功能均在diy_math.py中实现，导入该模块即可使用。实验数据的统计计算单变量统计single_var()函数原型 single_var(file_path='table1.xls', data=[])file_path是excel文件目录，为简化操作，个人习惯将其与工作的.py文件放在同一文件夹下，并设置名称为'table1.xls'，即可直接调用single
我们学过的最经典的估计线性模型的系数的方法，叫做“最小二乘法”。除了“最小二乘法”，其实还有其他方法可以用于模型系数的拟合，这些方法是对于简单线性模型的改进。这一章主要讨论的有三类重要的方法：子集选择（最优子集选择、逐步模型选择）：假设我们原来的模型一共有
个变量，那么我将从这
个变量中选出与响应变量相关的
个变
接着上次的笔记，此次笔记的任务是利用lasso回归建立预测模型并绘制列线图。在目前发表的论文中，lasso回归大都只是作为一种变量的筛选方法。首先通过lasso回归获得系数不为0的解释变量，再利用这些筛选到的变量进行多重回归建立预测模型，实际上这是relaxed lasso的一种特殊情况（γ=0）。这种做法用于预测问题不大，但一般不用于因果推断。我们也可以直接利用lasso回归的参数来建模预测，但
总结来说，加入特征缩减系数是为了减少影响系数小的特征，保留重要的特征。 1. 理论 概述: 通过对损失函数(即优化目标)加入惩罚项，使得训练求解参数过程中会考虑到系数的大小，通过设置缩减系数(惩罚系数)，会使得影响较小的特征的系数衰减到0，只保留重要的特征。常用的缩减系数方法有lasso(L1正则化)，岭回归(L2正则化)。 缩减系数的目的 2.1 消除噪声特征:如果模型考虑了一些不必要
嵌入式选择：将特征选择嵌入到优化算法中，是隐式地选择。 LASSO：让算法逼迫一些属性的权重为0，即最小化，但实际上是通过最小化来近似实现。 这时，就有两个优化目标：一是原来的最小化损失函数；二是新增加的最小化，其形式同引入正则化得到的式子，而正则化又有助于降低过拟合的风险。 算法LASSO一举两得：降低过似合风险和得到“稀疏”解。嵌入式选择与正则化在有趣的距离与范数中，我们定义了等范数。 假定以
特征选取-随机森林演示机器学习中，面对数据集里面较多的特征，模型需要根据实际需求和算法选取必要的特征，选取数据中重要特征的同时，由于减少了部分特征，也可进一步减少模型运行的速度，常用特征方法包括过滤法、包裹法、嵌入法，过滤法更多是探索变量自身及变量之间相关关系，包裹法通过模型选取合适的类别变量，嵌入法师将集成学习和混合学习方法结合本次选择集成学习算法中随机森林(Random Forest)模型为演
