特征选择是选择相关特征的子集用于机器学习模型构建的过程,数据越多，结果就越好，这并不总是事实。包含不相关的特征(对预测没有帮助的特征)和冗余的特征(与他人无关的特征)只会使学习过程不堪重负，容易导致过度拟合。 特征选择的好处：不同的特征子集为不同的算法提供了最佳性能。所以它和机器学习模型训练不是一个单独的过程。因此，如果我们要为线性模型选择特征，最好使用针对这些模型的选择程序，如回归系数
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
OGNL（Object Graph Navigation language）OgnlContext：上下文对象，存在一个唯一的叫做根的对象（root），可以通过程序设定上下文当中的那个对象作为根对象。在OGNL中，如果表达式没有使用#号，那么OGNL会从根对象中寻找该属性对应的get方法，如果寻找的不是根对象中的属性，那么则需要以#号开头告诉OGNL，去寻找你所指定的特定对象中的属性。当使用OGN
参考：lgbm的github:https://github.com/Microsoft/LightGBM/blob/master/docs/Parameters.rst 代码来源参见我另一篇博客 网格搜索寻找超参数：from sklearn.model_selection import (cross_val_score, train_test_split,
特征工程：特征选择，特征表达和特征预处理。1、特征选择 特征选择也被称为变量选择和属性选择，它能够自动地选择数据中目标问题最为相关的属性。是在模型构建时中选择相关特征子集的过程。 特征选择与降维不同。虽说这两种方法都是要减少数据集中的特征数量，但降维相当于对所有特征进行了重新组合，而特征选择仅仅是保留或丢弃某些特征，而不改变特征本身。降维常见的方法有PCA，SVD，萨蒙映射等，特征选择是丢
一、特征选择–与降维的差异相同点：效果一样，都是试图减少数据集
原创
2018-06-14 13:37:45
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一、什么是特征选择？ 特征选择是对 根据所研究的问题 的 数据 根据数据字段与标签或者结果之间的相关程度进行选择，是效率(所研究问题的数据对问题结果的有效影响)达到最大化。二、为什么要进行特征选择？维度灾难 - 过度拟合 : 一般经验是当数据中的列数多于行数，可能会对模型产生不好的影响，即模型会过度地拟合数据，导致模少泛化能力。此外，大量特征使得模型体积庞大，耗时，并且难以在生产中实施。可解释性:
原创
2022-11-24 12:20:36
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移除低方差特征单变量特征选择递归式特征消除使用 SelectFromModel
原创
2022-11-02 09:53:50
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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:
从这篇博文得到的启发 从N个数中取出任意个数，求和为指定值的解，二进制版本和通用版本常见的特征选择方法有Filter方法和Wrapper方法。Filter方法• 核心思想是利用某种评价准则给特征打分选择分数高的特征作为特征子集
• 特点：性能只依赖于评价准则的选取，时间复杂度低，速度很快；但是分类精度较低Wrapper方法• 在筛选特征的过程当中直接利用所选的特征来训练分类器，根据这个分类器在验
一.什么是特征选择(Feature Selection ) 特征选择也叫特征子集选择 ( FSS , Feature Subset Selection ) 。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化。 需要区分特征选择与特征提取。特征提取 ( Feature extraction )是指利用已有的特征计算出一个抽象程度更高的特征集，也指计算得到某
智能干洗技术是一种使用现代技术来自动检测和清洁衣物的技术。它可以使用传感器和算法来识别衣物的材质、颜色和污渍，并根据这些信息来调整清洗过程，以保护衣物并使其保持清洁。智能干洗技术还可以使用智能手机应用程序来监控和调整清洗过程。目前有很多企业在研究智能干洗技术，其中一些主要的企业有：LG： LG推出了一种称为"SteamDryer"的智能干洗系统，它可以识别衣物的颜色和材质，并调整清洗过程以保护衣物
特征选择特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(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。并且常能听到“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”，由此可见其重要性。 特征选择有以下三种常见的方法： 导入数据:import pandas as pd
dat
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2023-08-30 09:05:41
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特征选择 (feature_selection) 特征选择的目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(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。另一方面，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。 (1)子集
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2019-05-03 16:59:00
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一、数据降维：（一）、特征选择：特征选择是去除一些与预测结果没有关系或者两个特征有高度关联的特征作为机器学习接下来训练集。这里举个例子：预测狗的品种，这里有毛的颜色，有没有牙齿，眼睛颜色。显然有没有牙齿这一特征与预测结果没有关系，这里则需要将这一特征手动删除。（1）、特征选择的方式：1、过滤式（filter）:方差阈值（variance threshold） 2、嵌入式（embedded）:正则化
学习免疫检验几年了，有收获，有未知，记录学习过程，查漏补缺。定义：1.抗原：可诱导机体免疫系统产生免疫应答的物质。2.抗体：由机体免疫系统产生，可特异性结合某种物质的免疫球蛋白（并非所有免疫球蛋白都是抗体）。分IgG、 IgM、 IgE、 IgA、 IgD五个亚型。3.免疫检验：利用抗原、抗体之间的特异性结合来测定、分析特定物质的方法。4.免疫标记技术：用荧光素、酶、放射性同位素或电子致密物质等标
LG gram系列笔记本作为常年霸占“笔记本便携排行榜”榜首的产品，在陆续推出了13寸、14寸、15.6寸版本之后，LG又带来了17寸版本的gram系列新产品gram17Z90。LG 笔记本电脑 gram17Z90 测评 LG-gram17Z90N-V.56 17英寸WQXGA雷电3 十代酷睿i5-1035G7 轻薄笔记本电脑轻于时代 超越所见Windows
是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～作者介绍知乎@王多鱼京东的一名推荐算法攻城狮。主要负责商品推荐的召回和排序模型的优化工作。一、GBDT算法原理Gradient Boosting Decision Tree（GBDT）是梯度提升决策树。GBDT模型所输出的结果是由其包含的若干棵决策树累加而成，每一棵决策树都是对之前决策树组合预测残差的拟合，是对之前模型结果的一种“修正”。梯度提升树既
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2023-10-04 20:58:19
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一直想写一篇关于特征选择（Feature Selection）的博客。有两个原因：第一、特征选择对于传统机器学习任务是十分重要的；第二、自己在硕士期间的研究方向就是特征选择，对于学界前沿的特征选择方法是有那么一丢丢了解的。在有监督，无监督，半监督以及单标签，多标签各种场景下，也做过一些工作： 《Local-nearest-neighbors-based feature weighting for
关于GBDT的算法原理和实例讲解可见：GBDT算法原理以及实例讲解GBDT总结下面是涉及到的GBDT的面试问答：基本原理通过多轮迭代，每轮迭代产生一个弱分类器（利用CART回归树构建），每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。最后将这些弱分类器线性组合成一个强学习器。GBDT如何做特征选择？遍历样本的特征，对于每个特征，遍历样本的切分点，选择最优的特征的最优切分点；判断最优时使用平方误差。使
