熵值法在信息论中，熵值能够很好的反映信息无序化程度，其值越小，系统无序度越低，信息的效用值越大，其权重也相应越大；反之，其值越大，系统无序度越高，信息的效用值越小，权重也越小。步骤熵值法赋权计算步骤如下： 1）确定个需进行评价的样本对象和个评价指标，构建一个对应的判断矩阵. 2）将判断矩阵进行标准化，即将各指标进行同度量化。该模型采用比重法对指标判断矩阵原始值进行标准化： 3）计算第项指标的熵值，
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2023-12-14 18:59:45
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1）特征选择理论 一份数据有很多属性，但有些属性可能很关键，另一些没有用。从给定特征集中选择出相关特征子集的过程称为特征选择。特征选择是一个重要的数据预处理过程。一般在正式的数据处理之前进行。 特征选择是一个重要的数据预处理过程，他不仅可以降低数据维数，以节省时间，简化分析，规避“维度灾难”，更可以去除无关特征，抓住主要矛盾，使分析结果更加准确。同时，采用特征选择算法还便于理解和可视化数据，降
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2023-11-14 10:27:27
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在机器学习中，特征选择是提高模型性能的关键步骤之一。通过特征选择，可以优化模型的复杂性，降低过拟合风险，同时提高计算效率。在众多特征选择方法中，前向选择（Forward Selection）作为一种逐步特征选择方法，广受欢迎。本文将详细探讨如何通过前向选择进行特征选择的过程。
## 问题背景
特征选择是指从原始特征中选取对模型预测有效的特征。这一过程能够减少模型的复杂性，从而提高模型的准确率和
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 from sklearn.featur
原创
2022-12-01 11:05:06
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1、为什么要进行特征选择目前我的理解是，能够简化模型，起到降维的作用。2、如何进行特征选择其实很简单，将数据
原创
2023-01-04 18:02:58
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1 综述(1) 什么是特征选择特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。 (2) 为什么要做特征选择 &
特征选择方法一、绪论二、特征选择方法（一）专家推荐和业务理解（二）过滤式1.方差选择法2.Pearson相关系数3.Spearman相关系数4.Kendall相关系数5.卡方检验6.最大信息系数(MIC)7.距离相关系数 (Distance correlation)8.基于学习模型的特征排序 (Model based ranking)（三）嵌入式（四）随机森林（五） 包裹式 一、绪论1.为什么要
1. 目的对多维数据进行升维或者降维的过程，得到合理的特征维度，用于模型的训练，其中降维主要有特征的融合（PCA）和特征筛选（如根据卡方分布选择最优的K个特征），本章节主要讲解PCA。2. 概念主成分分析Principal component analysis,简写为PCA，主要用于高维数据的降维操作，以提取数据的主要特征，而去除掉无用或者噪音的信息。3. 理论依据PCA主要是将原来特征所在的一组
原创
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2021-12-11 21:43:26
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# 多特征选择在机器学习中的应用
在机器学习中，特征选择是一个至关重要的步骤，它能帮助我们提高模型的性能、减少训练时间以及降低模型的复杂度。本文将向你介绍如何实现多特征选择，尤其是针对刚入行的小白。我们将以流程为导向，逐步进行解释，并附上所需的代码示例。
## 整体流程
我们可以将多特征选择的过程分为以下几个主要步骤。下面是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
|
特征选择什么是特征选择定义: 数据中包含冗余或无关变量（或
原创
2022-07-15 15:20:30
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仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除简 介：据《福布斯》报道，每
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2022-11-26 16:40:56
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一，介绍常见的特征选择方法有三类：过滤式、包裹式、嵌入式。（1）过滤式过滤式中最著名的方法为Relief。其思想是：现在同类中找到样本最相近的两点，称为“猜中近邻”；再从异类样本中寻找最近的两点，称为“猜错近邻”，然后用于计算某个属性的相关统计量：
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2024-01-25 19:03:11
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特征选择和稀疏学习子集搜索与评价对象都有很多属性来描述，属性也称为特征（feature），用于刻画对象的某一个特性。对一个学习任务而言，有些属性是关键有用的，而有些属性则可能不必要纳入训练数据。对当前学习任务有用的属性称为相关特征（relevant feature）、无用的属性称为无关特征（irrelevantfeature）。从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为特征选择（featur
原创
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2024-01-17 13:29:01
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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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https://www.toutiao.com/a6682312202654843403/2019-04-21 19:44:11特征抽取和特征选择是DimensionalityReduction（降维）两种方法，但是这两个有相同点，也有不同点之处：1. 概念：特征抽取（Feature Extraction）:Creatting a subset of new features...
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2019-04-25 08:37:22
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机器学习中的特征选择特征选择是一个重要的数据预处理过程，获得数据之后要先进行特征选择然后再训练模型。主要作用：1、降维 2、去除不相关特征。特征选择方法包含：子集搜索和子集评价两个问题。子集搜索包含前向搜索、后向搜索、双向搜索等。子集评价方法包含：信息增益，交叉熵，相关性，余弦相似度等评级准则...
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2018-03-22 11:21:00
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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方差选择
原创
2021-03-02 10:22:55
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一、背景介绍在处理结构型数据时，特征工程中的特征选择是很重要的一个环节，特征选择是选择对模型重要的特征。它的好处[2]在于:● 减少训练数据大小，加快模型训练速度。● 减少模型复杂度，避免过拟合。● 特征数少，有利于解释模型。● 如果选择对的特征子集，模型准确率可能会提升。我曾在文章CCF大赛项目: 大数据时代Serverless工作负载预测，提到过一个困境，就是当时我在滑动窗口式组织数据 + 多
原创
2022-04-24 10:47:11
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# 机器学习之relief特征选择
## 概述
在机器学习中，特征选择是一个非常重要的步骤。特征选择可以帮助我们从原始的大量特征中选出最具有代表性和相关性的特征，从而提高模型的性能和效果。本文将介绍一种常用的特征选择方法——relief特征选择，并详细阐述其实现步骤和相应的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[特征评估]
原创
2023-09-13 16:26:16
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