Boruta 算法是一种选择全部相关属性的特征选择方法。英文原文链接 中文原文链接这是介绍Boruta算法最全面的论文之一，现将全文翻译如下：摘要： 本文描述了一个R包Boruta，实现了一种寻找全部相关变量的新特征选择算法。该算法设计为一个随机森林分类算法的包装器。它迭代地删除了统计测试所证明的与随机探针不太相关的特征。Boruta包为算法提供了一个方便的接口。给出了算法的简要描述和应用实例。
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2024-01-05 15:52:57
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Python程序从命令行读取参数很多时候，为了使我们所写的程序更加灵活，我们会给这个程序加上在命令行中调用时可以指定参数的功能。Python中argparse就是一个方便使用的读取命令行参数的库。使用argparse读取在命令行调用程序时指定的参数的示例代码如下：import argparse
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.Ar
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2024-09-27 13:03:45
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## Python中boruta算法画图
在机器学习领域，特征选择是一项非常重要的任务。它能够帮助我们提高模型的性能，减少过拟合的风险，并且能够简化模型，提高模型的解释性。boruta算法是一种基于随机森林的特征选择算法，它能够帮助我们筛选出对目标变量有显著影响的特征。
### boruta算法简介
boruta算法通过对原始特征集合进行随机重复采样，构建多个随机森林，然后将原始特征与重复采
原创
2024-04-23 05:30:28
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一、为什么用Numpy库Python for循环低效Numpy高效的原因： 1）编译型语言vs解释型语言：Numpy是C语言编写的 2）连续单一类型存储vs分散多变类型存储：Numpy数组内的数据类型必须统一且连续存储在内存中 3）多线程vs单线程：Python语言执行时有线程锁，不是真正的多线程并行执行，C可以什么时候用Numpy： 在数据处理的过程中，遇到使用“python for循环”实现一
# 使用 Boruta 特征选择方法在 Python 中进行特征选择
在机器学习中，特征选择是一个非常重要的步骤，可以帮助我们提高模型的性能并减少过拟合的风险。Boruta 是一种基于随机森林的特征选择算法，它可以帮助我们确定哪些特征是重要的，哪些是不重要的。
在本文中，我们将介绍如何在 Python 中使用 Boruta 算法进行特征选择，并通过一个示例来演示其用法。
## 安装 Boru
原创
2024-04-19 04:27:30
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通常来说，我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性：完善特征工程（feature engineering）或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼，我们可以发现人们更钟爱于Boosting算法，这是因为和其他方法相比，它在产生类似的结果时往往更加节约时间。Boosting算法有很多种，比如梯度推进（Gradient Boosting）、XGBoost、AdaBoost、Ge
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2023-07-24 17:59:08
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1.前言 接着上一节的内容，我们在这节继续说关于抽象的内容。这节涉及的内容是关于函数的一些内容：主要是参数的作用域、递归。然后会介绍一些我们在C语言里面经常见得一些算法。内容不是很多，但是很重要，要认真。 2.作用域了不少的知识，到底什么是变量？举个例子：x=1，当我们在解释器里面写入这样的代码的时候，名称x引用到值1
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2024-10-13 08:23:41
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作者 Debrati引言 变量选择是模型构建的一个重要方面，每个分析人员都必须学习。毕竟，它有助于排除相关变量、偏见和不必要噪音的限制来建立预测模型。 许多分析新手认为，保持所有（或更多）的变量就能产生最佳的模型，因为你不会丢失任何信息。可悲的是，他们错了！ 从模型中删除一个变量，增加了模型的精度，这种事情你遇到过多少次？ 至少，我已经碰到过很多次。这样的变量往往被发现是相关的，而且会妨碍实现
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2023-07-31 16:31:30
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作者 Debrati引言 变量选择是模型构建的一个重要方面，每个分析人员都必须学习。毕竟，它有助于排除相关变量、偏见和不必要噪音的限制来建立预测模型。 许多分析新手认为，保持所有（或更多）的变量就能产生最佳的模型，因为你不会丢失任何信息。可悲的是，他们错了！ 从模型中删除一个变量，增加了模型的精度，这种事情你遇到过多少次？ 至少，我已经碰到过很多次。这样的变量往往被发现是相关的，而且会妨碍实现更
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2023-08-01 15:17:50
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本文作者：王圣元 本文偏长（1.0w+字），老表建议先收藏，然后转发朋友圈，然后吃饭、休闲时慢慢看，基础知识重在反复看，反复记，反复练。
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引言
Numpy 是 Python 专门处理高维数组 (high dimensional array) 的计算的包，每次使用它遇到问题都会它的官网 (www.numpy.
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2024-08-30 16:11:43
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目录集成思想的两大流派随机森林的bagging思想随机森林应用GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)AdaBoost、GBDT、XgBoost的对比集成思想的两大流派Boosting一族通过将弱学习器提升为强学习器的集成方法来提高预测精度（典型算法为AdaBoost）,GBDT也是Boosting的成员。而另一类则为Bagging，即通过自助采样的方法生成成众多
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2024-05-08 21:19:49
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学习内容：① 如果要用到循环到最后一个都没有找到的话，用i来索引，不用ele② list.sort()和sorted(list)的区别③ sum函数可以直接对数列求和④ abs取绝对值函数 ，另外注意输出格式问题描述 给出一个包含n个整数的数列，问整数a在数列中的第一次出现是第几个。输入格式&
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2024-05-15 06:20:04
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前面(机器学习第17篇 - 特征变量筛选（1）)评估显示Boruta在生物数据中具有较高的特征变量选择准确度，下面就具体看下如何应用Boruta进行特征变量选择。Boruta算法概述Bor...
原创
2023-04-26 09:14:58
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文章目录前言一、准备requirements.txt文件二、下载第三方库三、在目标服务器上离线部署四、脚手架项目依赖项的离线安装 前言在一些服务器上，在搭建完Python环境之后，因为客服现场的服务器的网络限制原因，不能直接通过pip命令网络下载安装Python的依赖包。 需要在可以正常上网的服务器上下载好所需的依赖包文件，然后复制拷贝在离线的目标环境下一、准备requirements.txt文
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2024-06-10 11:30:47
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在集成学习中，主要分为bagging算法和boosting算法。随机森林属于集成学习（Ensemble Learning）中的bagging算法。Bagging和Boosting的概念与区别Bagging（套袋法）bagging的算法过程如下：从原始样本集中使用Bootstraping方法随机抽取n个训练样本，共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间相互独立，元素可以有重复）对于k个训练集
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2024-03-15 14:39:37
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# R语言中的Boruta算法与随机森林参数调整
## 引言
在机器学习中，特征选择是提高模型性能的关键步骤。Boruta算法是一种有效的特征选择工具，基于随机森林模型，为我们提供了一个去除冗余特征的方法。本文将探讨Boruta算法如何在R语言中使用，以及其随机森林参数是否可以进行调整。
## Boruta算法概述
Boruta算法是建立在随机森林（Random Forest）基础上的特征
原创
2024-08-27 09:07:23
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当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问
原创
2024-05-18 20:38:32
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调用robustfit函数作稳健回归regress函数和regstats函数利用普通最小二乘法估计模型中的参数，参数的估计值受异常值的影响比较大。robustfit函数采用加权最小二乘法估计模型中的参数，受异常值的影响就比较小。robustfit函数用来作稳健的多重线性或广义线性回归分析，下面介绍robustfit函数的用法。1.4.1．robustfit函数的用法robustfit函数有以下几种
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2024-03-29 07:25:01
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前面机器学习第18篇 - Boruta特征变量筛选（2）已经完成了特征变量筛选，下面看下基变...
原创
2023-07-19 10:51:42
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包含响应值或分类信息)y: 响应值或分类信息向量sizes: 一个整...
原创
2023-05-07 20:06:56
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