# 使用 RFE 特征筛选的步骤解析
## 一、引言
在机器学习中，特征选择是一个至关重要的步骤，它可以帮助我们提升模型的性能，并减少计算成本。递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）是一种常用的方法，用于选择重要特征。本文将介绍如何在 Python 中实现 RFE 特征筛选的流程，并提供详细的代码示例。
## 二、RFE 特征筛选的流程
以下是
RFE递归式特征消除1 声明本文的数据来自网络，部分代码也有所参照，这里做了注释和延伸，旨在技术交流，如
原创
2023-02-21 10:10:58
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尽管递归程序在执行时间上往往比非递归程序要付出更多，但有很多问题的数学模型或算法设计方法本来就是递归的，用递归过程来描述它们不仅非常自然，而且证明该算法的正确性也比相应的非递归形式容易得多，因此递归不失为是一种强有力的程序设计方法。 下面来举个例子：已知元素x，判断x是否在a(1：n)中。算法思想：在a(1：n)中检索x，若存在，返回该元素在a[]中的下标，否则，返回0。解决这一问题的递归算
RFE 算法通过增加或移除特定特征变量获得能最大化模型性能的最优组合变量。
目录定义函数：函数的参数用模块管理函数变量的作用域 定义函数：在Python中可以使用def关键字来定义函数，命名规则跟变量的命名规则是一致的。在函数名后面的圆括号中可以放置传递给函数的参数，而函数执行完成后我们可以通过return关键字来返回一个值。定义代码如下：def fac(num):
"""求阶乘"""
result = 1
for n in range(
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2023-10-07 13:41:02
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递归是一种函数调用自身的手法。比如阶乘，可以如此实现：public long f(int n){
if(n==1) return 1; //停止调用
return n*f(n-1); //调用自身
}》 上面也标出了递归两个特点。》 递归的效率：方法调用是有一定开销的，同时每次调用方法时需要将方法参数和这个方法的返回地址压入栈中，如果调用次数太多，需要大量内存空间存储，可
在数据科学和机器学习项目中，特征选择是一个重要的步骤，其中 Python 的 RFE（Recursive Feature Elimination）是一个非常有效的工具。RFE 会通过递归地构建模型并删除不重要的特征来选择最优特征。接下来，我将详细介绍如何使用 Python 的 RFE，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用等内容。
### 环境准备
首先，我们需要准备开
如何选择特征根据是否发散及是否相关来选择方差选择法先计算各个特征的方差，根据阈值，选择方差大于阈值的特征方差过滤使用到的是VarianceThreshold类，该类有个参数threshold，该值为最小方差的阈值，然后使用fit_transform进行特征值过滤 相关系数法先计算各个特征对目标值的相关系数，选择更加相关的特征 递归特征消除法使用一个基模型来进行多轮训练，经过多轮
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2023-05-30 11:15:03
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挖掘之—基于ReliefF和K-means算法的医学应用实例
(DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例子。1.数据挖掘与聚类分析概述数据挖掘一般由以下几个步骤： (l
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2023-08-24 11:09:16
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一.什么是特征选择(Feature Selection ) 特征选择也叫特征子集选择 ( FSS , Feature Subset Selection ) 。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化。 需要区分特征选择与特征提取。特征提取 ( Feature extraction )是指利用已有的特征计算出一个抽象程度更高的特征集，也指计算得到某
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2023-11-23 17:05:52
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一、算法 Relief算法最早由Kira提出. 基本内容：从训练集D中随机选择一个样本R, 然后从和R同类的样本中寻找k最近邻样本H，从和R不同类的样本中寻找k最近邻样本M， 最后按照公式更新特征权重. 算法:
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2024-02-02 18:24:30
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从这篇博文得到的启发 从N个数中取出任意个数，求和为指定值的解，二进制版本和通用版本常见的特征选择方法有Filter方法和Wrapper方法。Filter方法• 核心思想是利用某种评价准则给特征打分选择分数高的特征作为特征子集
• 特点：性能只依赖于评价准则的选取，时间复杂度低，速度很快；但是分类精度较低Wrapper方法• 在筛选特征的过程当中直接利用所选的特征来训练分类器，根据这个分类器在验
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2024-01-01 10:27:26
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在数据科学和机器学习的过程中，特征选择是一个不可或缺的步骤。Python的递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）是用于特征选择的一种有效方法，但在实际使用中可能遇到一些挑战。本文将深入剖析“Python RFE结果”问题的解决过程，涵盖背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、选型指南和生态扩展等内容。
### 背景定位
在机器学习中，数据特征的选择
特征选择特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。并且常能听到“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”，由此可见其重要性。 特征选择有以下三种常见的方法： 导入数据:import pandas as pd
dat
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2023-08-30 09:05:41
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Sklearn的feature_selection模块中给出了其特征选择的方法，实际工作中选择特征的方式肯定不止这几种的，IV，GBDT等等都ok；一、移除低方差特征(Removing features with low variance) API函数：sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold=0.0) VarianceThre
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
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2023-08-27 09:54:14
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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
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2023-07-27 20:25:02
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机器学习笔记特征选择（来自周志华老师的机器学习）Relief与Relie-FRelief是为二分类问题设计的Relief是一种过滤式特征选择方法。（过滤式方法先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程与后续学习器无关.这相当于先用特征选择过程对初始特征进行"过滤"，再用过滤后的特征来训练模型） Relief设计了一个"相关统计量"来度量特征的重要性.该统计量是一个向量，其每个分量分别对
创造新的特征是一件十分困难的事情，需要丰富的专业知识和大量的时间。机器学习应用的本质基本上就是特征工程。 &n
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2024-07-31 18:12:55
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