由于《An Introduction to Statistical Learning with R》书中的方法书中的方法都是一些比较基础的方法，在做模拟实验以及真实超高维数据时，会出现很多局限性。因此本文后半部分介绍了课本上未提及到的一些方法。这些方法会在后面的模拟实验以及真实数据中进行应用，并且比较书上传统的方法与下述三种方法的真实变量筛选效果。首先介绍将范数与范数相结合的SCAD方法。SCAD
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2024-01-13 07:02:12
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在本文中，我将向大家介绍特征选择技巧：过滤法、包装法和嵌入法。特征选择是机器学习和数据挖掘中非常重要的一个环节，它可以帮助我们提取有价值的信息，降低计算复杂度，提高模型性能。通过本文，您将了解到这三种方法的原理和优缺点，并通过代码实例来展示它们在实际应用中的效果。 文章目录1. 什么是特征选择？2. 过滤法3. 包装法4. 嵌入法5. 代码实例 1. 什么是特征选择？特征选择，又称为属性选择或变量
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2024-08-12 14:46:40
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变量：Python 是动态类型语言， 也就是说不需要预先声明变量的类型。变量是对象的引用，变量只是将指针指向了对象所在的内存地址。变量的类型和值在赋值那一刻被初始化。
变量起名：
1.显式-->通俗易懂
2.nums_of_alex_gf = 19
3.NumsOfAlexGf = 20 驼峰写法
4.中横线不能作为变量的命名字符
5.数字不能作为
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2023-06-20 14:13:33
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特征选择在实际工程中，对于特征变量的选取，往往是基于业务经验，也就是所谓你的先验知识。现在数据的特征维度很多，而能作为训练集的样本量却往往远小于特征数量（如基因测序、文本分类）。特征选择的好处：便于理解和可视化数据，降低计算及存储压力，对抗维度灾难以提高模型预测准确率等等。特征选择的三类主流方法为：过滤式、包裹式、嵌入式。 一、过滤式变量排序就是一种典型的过滤式方法，该方法独
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2024-06-06 11:06:33
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风控建模二：变量筛选一 变量自身分布稳定性psi长期趋势图二 变量和目标值的强相关关系IV值变量数的选择三 变量和目标值相关关系的稳定性各个数据集上趋势一致变量预测效果不衰减变量预测方式不反转 好的模型变量直接决定着一个风险模型是否稳定和有效，而好的模型变量都具备以下三种特性： 1、变量自身的分布是随时间相对稳定的； 2、变量和目标值之间是有强相关关系的； 3、变量和目标值的强相关关系也是随时
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2023-10-04 20:28:16
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1 IV的用途IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量。我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自变量中挑选一些出来，放进模型，形成入模变量列表。那么我们怎么去挑选入模变量呢？挑选入模变量过程
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2024-06-28 14:26:16
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## Python中随机森林方法筛选变量
### 简介
随机森林是一种常用的机器学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行预测或分类。随机森林在特征选择方面有很好的表现，可以帮助我们筛选出对目标变量影响最大的特征。本文将介绍如何在Python中使用随机森林方法进行变量筛选。
### 流程
下面是使用随机森林方法筛选变量的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-11-12 04:29:04
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这里使用两个真实数据进行前面所述方法的应用。真实数据在实际数据运用中，针对高维和超高维数据的情况，算法该如何使用？如何实现？这里我们使用两组数据，一组是课本中提到的Hitters数据，另一组是自己搜索整理而出的土耳其新闻数据。前者是数十维，后者则是上千维。课本Hitters数据课本中的案例实验是以Hitters数据为例，这里进行重现。数据简介这个数据集取自卡耐基梅隆大学的StatLi图书馆。这份统
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2023-11-07 11:58:41
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筛选变量在 Python 中的应用十分广泛，尤其是在数据处理与分析阶段。其重要性体现在通过条件判断和逻辑运算来选择需要的特定数据，从而在分析之前减少计算量，提高效率。下面将分享一个关于如何在 Python 中筛选变量的完整过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优等各个环节。
## 环境配置
在进行筛选变量的工作之前，首先需要搭建合适的环境。我们将使用 Python 的数据处理库，如 Pandas
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
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2024-01-16 17:43:31
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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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# 全变量Logistic回归特征筛选方法详解
在数据科学和机器学习领域，特征筛选是模型构建中的重要步骤。全变量Logistic回归是一种流行的统计方法，适用于二分类问题。在这篇文章中，我们将了解如何使用Python进行全变量Logistic回归特征筛选。
## 整体流程
我们可以将整个流程分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-29 05:29:35
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# Python 筛选指定变量
Python 是一种高级编程语言，它具有简单易学、功能强大、可扩展性强等优点，因此在数据处理和分析领域得到广泛应用。在数据处理中，经常会遇到需要从一组数据中筛选出符合特定条件的变量的情况。本文将介绍如何使用 Python 对变量进行筛选，并提供相应代码示例。
## 筛选列表中的变量
首先，我们假设有一个包含数字的列表，我们需要从中筛选出大于等于 5 的变量。以
原创
2024-01-30 09:52:54
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# LASSO 变量筛选在 Python 中的实现
在数据科学的工作中，变量筛选是一个重要的步骤，尤其是在进行回归分析之前。LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种有效的变量筛选方法，它通过对回归模型的惩罚项来选择重要的变量。本文将带你通过简单的步骤来实现 LASSO 变量筛选的过程，并用代码和可视化形式展示每一步。
#
## 使用Lasso方法筛选变量（Python指南）
Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种用于线性回归的正则化技术，能够通过惩罚项使得某些系数变为零，进而实现特征选择。今天，我将教你如何在Python中实现Lasso筛选变量的步骤。
### 流程概览
下面是一个简要的步骤流程表：
```markdown
| 步骤
利用pandas筛选数据直接筛选函数筛选 直接筛选比较运算符(==、<、>、>=、<=、!=)逻辑运算符 &（与）、|（或）、~（非），使用比较运算符时，请将每个条件括在括号内。运算符的优先级是NOT（〜），AND（＆），OR（|）。读取数据import os
import pandas as pd
import numpy as np
#读取文件
def rea
变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。 基于变量的数据类型，解释器会分配指定内存，并决定什么数据可以被存储在内存中。 因此，变量可以指定不同的数据类型，这些变量可以存储整数，小数或字符。变量赋值 Python 中的变量赋值不需要类型声明。 每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。 每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。 等号（=
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2023-10-11 06:59:02
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目录变量选择回顾单变量筛选通过模型选择变量变量选择进阶只用模型就能选好变量么数据处理模型介绍实验结果认识伪相关两步法估计 变量选择回顾符号说明： 特征数量变量选择在机器学习中扮演着重要的角色，无论是对于构建一个可解释的模型，还是提升模型的预测能力。单变量筛选在高维情况下，有时候我们需要预先筛选部分变量，然后再训练模型。筛选过程需要做到如下两点：计算复杂度不能太高不能丢掉真正起作用的变量简言之，就
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2024-05-06 19:14:39
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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
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2024-01-26 22:01:50
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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
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2024-06-06 21:46:14
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