一、分类的基本概念分类的概念：分类就是根据以往的数据和结果对另一部分数据进行结果的预测。分类预测的基本过程：历史数据称为训练数据，要预测的数据称为测试数据，结果称为类标签。分类预测主要有学习和分类两个阶段。利用数据进行模型参数的调节过程称为训练或学习，训练的结果是产生一个分类器或者分类模型，进而可以根据这个模型对预测数据进行预测，得到相应的类标签结果。类标签的数据种类可以分为二分类和多分类。 训练
本文实例讲述了Python决策树之基于信息增益的特征选择。分享给大家供大家参考，具体如下：基于信息增益的特征选取是一种广泛使用在决策树(decision tree)分类算法中用到的特征选取。该特征选择的方法是通过计算每个特征值划分数据集获得信息增益，通过比较信息增益的大小选取合适的特征值。一、定义1.1 熵信息的期望值，可理解为数据集的无序度，熵的值越大，表示数据越无序，公式如下：其中H表示该数据
转载
2024-07-31 18:30:11
41阅读
特征筛选特征筛选的方法基于统计值的特征筛选利用方差利用相关性利用线性模型迭代消除排列重要性(Permutation Importance)基于模型的特征筛选 特征筛选就是在已有的特征中，筛选出最具有代表的一部分特征来进行接下来的学习 通常，我们通过加入特征，模型的精度的变化来判断该特征的重要性 特征筛选的方法基于统计值的特征筛选利用方差方差主要计算特征的统计量（离散程度），结果可能与最终结果有
转载
2024-01-20 00:02:37
189阅读
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
转载
2024-06-01 14:20:20
88阅读
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
转载
2023-10-26 10:15:06
165阅读
总体来说，良好的数据特征组合不需太多，便可以使得模型的性能表现突出。比如我们在“良/恶性乳腺癌肿瘤预测“问题中，仅仅使用两个描述肿瘤形态的特征便取得较高的识别率。冗余的特征虽然不会影响模型性能，但会浪费cpu的计算。主成分分析主要用于去除多余的那些线性相关的特征组合，这些冗余的特征组合并不会对模型训练有更多贡献。特征筛选与PCA这类通过选择主成分对特征进行重建的方法略有区别：对于PCA而言，我们经
转载
2023-08-30 22:37:24
124阅读
在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。本文还可以帮助你解答以下的面试问题:什么是特征选择?说出特性选择的一些好处你知道哪些特征选择技巧?区分单变量、双变量和多变量分析。我们能用PCA来进行特征选择吗?前向特征选择和后向特征选择的区别是什么? 什么是特征选择，为何重要特性选择是选择与ML模型更加一致、非冗余和更相关的基本特性的过程。在ML项目中
转载
2023-08-27 09:54:14
148阅读
分类预测 | Matlab实现SSA-SVM多特征分类预测
原创
2022-12-15 15:15:41
402阅读
CNN-Attention分类预测 | Matlab实现多特征分类预测
本文是Quantitative Methods and Analysis: Pairs Trading此书的读书笔记。预测问题的经典问法：我们有截至当前时间的历史时间序列数据，需要尽可能准确地预测下一个时刻的时间序列值。如果预测随机时间序列的话，就是使用ARMA模型去描述这些历史数据，估计出ARMA模型的参数，然后可以预测下一个时刻的值。解决预测问题的步骤：1.预处理；2.分析建模；3.预测。一、
转载
2024-05-17 04:36:28
36阅读
分类预测 | Matlab实现GRNN-Adaboost多特征分类预测
原创
2024-03-12 16:36:07
79阅读
分类预测 | Matlab实现RBF-Adaboost多特征分类预测
原创
2024-03-12 16:36:19
68阅读
基于随机特征的多核分布式协同模糊聚类算法研究1 摘要2 研究方法—核的学习3 研究方法—多核3.1 基于随机特征的多核核加权模糊聚类算法(MK-FCM）1、算法原理2、目标函数3、迭代公式4、算法流程3.2 基于随机特征的多核属性加权模糊聚类算法(RF-MKFCM)1、算法原理2、目标函数3、迭代公式4、算法流程5、实验测试4 研究方法—多核分布式基于随机特征的多核分布式协同模糊聚类算法（RF-C
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
转载
2024-04-10 07:12:52
162阅读
【列表元素筛选】
题目内容：已知输入为一个列表，列表中的元素都为整数，
我们定义元素筛选函数为foo
功能是检查获取传入列表对象的所有奇数位索引（注意列表的索引是从0开始的）对应的元素，并将其作为新列表返回给调用者。
给出程序主体如下：
alist=list(map(int,input().split()))
print(foo(alist))
请补充完成对foo函数的定义。
输入格式:共一行
转载
2023-05-31 13:35:43
132阅读
一、比较两个回归模型1、ANOVA()比较嵌套模型如果模型是嵌套关系：Model2 = Model1 + X （模型一是模型二的一个子集）我们可以用anova(Model1,Model2)来比较这两个模型#1.用anova比较嵌套模型
model1 <- lm(TestC ~ Age)
model2 <- lm(TestC ~ Age + TestA + Te
文章目录背景题目特征筛选Filter过滤法方差过滤相关性过滤卡方过滤F检验互信息灰色关联度分析（GRA）Wrapper包装法Embedded嵌入法使用SelectFromModel 选取特征（Feature selection using SelectFromModel）基于树模型特征筛选题目应用回归模型的评价指标RMSE（均方根误差）MAE（平均绝对误差）R2（决定系数）EV(解释方差) 背景
转载
2024-07-31 18:32:10
126阅读
毫无疑问，解决一个问题最重要的是恰当选取特征、甚至创造特征的能力，这叫做特征选取和特征工程。对于特征选取工作，我个人认为分为两个方面： 1）利用python中已有的算法进行特征选取。2）人为分析各个变量特征与目标值之间的关系，包括利用图表等比较直观的手段方法，剔除无意义或者说不重要的特征变量，使得模型更加精炼高效。 一、scikit-learn中树算法 from sk
转载
2023-06-21 16:13:10
141阅读
分类预测 | Matlab实现LSTM-Multihead-Attention多特征分类预测
原创
精选
2024-06-07 15:38:54
261阅读
# 教你如何实现“Python GBDT特征筛选”
## 整体流程
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -------------------- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建GBDT模型 |
| 3 | 获取特征重要性 |
| 4 |
原创
2024-04-06 04:16:16
132阅读
