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
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2024-06-01 14:20:20
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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.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：
原创
2024-10-23 05:27:38
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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
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2024-04-10 07:12:52
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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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## 使用LASSO进行特征筛选的完整流程
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种线性回归方法，通过引入L1正则化来进行特征选择。本文将指导你如何在R语言中对数据进行LASSO特征筛选，下面是整个流程的概述。
### 整体流程概述
| 步骤 | 描述
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\(0\)
一、时间序列数据挖掘 时间序列是数据存在的特殊形式,序列的过去值会影响到将来值,这种影响的大小以及影响的方式可由时间序列中的趋势周期及非平稳等行为来刻画。一般来讲，时 间序列数据都具有躁声、不稳定、随机性等特点,对于这类数据的预测方法目前主要有自动回归滑动平均(ARMA)和神经网络等，但这些方法有一些缺点是很难 克服的,ARMA包含的是线性行为,对于非线性的因素
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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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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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
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2023-12-06 20:58:17
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# 使用LASSO进行特征选择及可视化
在机器学习和大数据分析中，特征选择是一项至关重要的任务。特征选择不仅可以帮助提高模型的准确性和速度，还能减少过拟合的风险。LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种常用的线性模型，通过L1正则化来进行特征选择。本文将介绍如何使用Python中的LASSO进行特征选择，并通过可视化分析结
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
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2024-09-05 10:19:56
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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
作者：北欧森林 本笔记来源于B站Up主: 有Li 的影像组学系列教学视频 本节(35)主要介绍: 2D超声影像组学的特征提取 视频中李博士情境再现了小白研究者可能碰到的各种技术难题，并演示了解决这些问题的思路。1、将dicom格式的2D 超声图像转为压缩的nifti格式，将其命名为test.nii.gz; 勾画ROI后同样保存为压缩的nifti格式，命名为mask.nii.gz
2、尝试提取
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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内容概要¶
训练集/测试集分割用于模型验证的缺点K折交叉验证是如何克服之前的不足交叉验证如何用于选择调节参数、选择模型、选择特征改善交叉验证 1. 模型验证回顾¶
进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型，对于监督学习而言，我们希望模型对于未知数据的泛化能力强，所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。最先我们用训练准确度（用全部数据进行训练和测试）来衡量模型的
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
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2023-12-03 08:17:28
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