现实中产生的特征维度可能很多，特征质量参差不齐，不仅会增加训练过程的时间，也可能会降低模型质量。因此，提取出最具代表性的一部分特征来参与训练就很重要了。通常有特征抽取和特征选择两种方法。这里分别介绍一下。特征抽取特征抽取中最常见的当属PCA了。PCA对于特征之间存在正交关系，数据满足高斯分布或指数分布的数据，作线性变换，使用方差、协方差去噪，生成新的主元，接下来按重要性排序后取少数参与训练，达到减
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2023-09-13 15:36:31
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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方差选择
原创
2021-03-02 10:22:55
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特征选择方法一、绪论二、特征选择方法（一）专家推荐和业务理解（二）过滤式1.方差选择法2.Pearson相关系数3.Spearman相关系数4.Kendall相关系数5.卡方检验6.最大信息系数(MIC)7.距离相关系数 (Distance correlation)8.基于学习模型的特征排序 (Model based ranking)（三）嵌入式（四）随机森林（五） 包裹式 一、绪论1.为什么要
1 综述(1) 什么是特征选择特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。 (2) 为什么要做特征选择 &
用过滤法对以下数据进行特征选择 [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的 from sklearn.featur
原创
2022-12-01 11:05:06
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1、为什么要进行特征选择目前我的理解是，能够简化模型，起到降维的作用。2、如何进行特征选择其实很简单，将数据
原创
2023-01-04 18:02:58
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1. 目的对多维数据进行升维或者降维的过程，得到合理的特征维度，用于模型的训练，其中降维主要有特征的融合（PCA）和特征筛选（如根据卡方分布选择最优的K个特征），本章节主要讲解PCA。2. 概念主成分分析Principal component analysis,简写为PCA，主要用于高维数据的降维操作，以提取数据的主要特征，而去除掉无用或者噪音的信息。3. 理论依据PCA主要是将原来特征所在的一组
原创
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2021-12-11 21:43:26
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# 多特征选择在机器学习中的应用
在机器学习中，特征选择是一个至关重要的步骤，它能帮助我们提高模型的性能、减少训练时间以及降低模型的复杂度。本文将向你介绍如何实现多特征选择，尤其是针对刚入行的小白。我们将以流程为导向，逐步进行解释，并附上所需的代码示例。
## 整体流程
我们可以将多特征选择的过程分为以下几个主要步骤。下面是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
|
于阈值的特征============from sklearn.feature_sel
原创
2018-04-09 15:23:44
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特征选择什么是特征选择定义: 数据中包含冗余或无关变量（或
原创
2022-07-15 15:20:30
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仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除简 介：据《福布斯》报道，每
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2022-11-26 16:40:56
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特征选择和稀疏学习子集搜索与评价对象都有很多属性来描述，属性也称为特征（feature），用于刻画对象的某一个特性。对一个学习任务而言，有些属性是关键有用的，而有些属性则可能不必要纳入训练数据。对当前学习任务有用的属性称为相关特征（relevant feature）、无用的属性称为无关特征（irrelevantfeature）。从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为特征选择（featur
原创
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2024-01-17 13:29:01
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https://www.toutiao.com/a6682312202654843403/2019-04-21 19:44:11特征抽取和特征选择是DimensionalityReduction（降维）两种方法，但是这两个有相同点，也有不同点之处：1. 概念：特征抽取（Feature Extraction）:Creatting a subset of new features...
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2019-04-25 08:37:22
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一、背景介绍在处理结构型数据时，特征工程中的特征选择是很重要的一个环节，特征选择是选择对模型重要的特征。它的好处[2]在于:● 减少训练数据大小，加快模型训练速度。● 减少模型复杂度，避免过拟合。● 特征数少，有利于解释模型。● 如果选择对的特征子集，模型准确率可能会提升。我曾在文章CCF大赛项目: 大数据时代Serverless工作负载预测，提到过一个困境，就是当时我在滑动窗口式组织数据 + 多
原创
2022-04-24 10:47:11
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# 机器学习之relief特征选择
## 概述
在机器学习中，特征选择是一个非常重要的步骤。特征选择可以帮助我们从原始的大量特征中选出最具有代表性和相关性的特征，从而提高模型的性能和效果。本文将介绍一种常用的特征选择方法——relief特征选择，并详细阐述其实现步骤和相应的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[特征评估]
原创
2023-09-13 16:26:16
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机器学习中的特征选择特征选择是一个重要的数据预处理过程，获得数据之后要先进行特征选择然后再训练模型。主要作用：1、降维 2、去除不相关特征。特征选择方法包含：子集搜索和子集评价两个问题。子集搜索包含前向搜索、后向搜索、双向搜索等。子集评价方法包含：信息增益，交叉熵，相关性，余弦相似度等评级准则...
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2018-03-22 11:21:00
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特征选择代码下载本文主要介绍sklearn中进行特征选择的方法。sklearn.featur
原创
2022-12-17 19:45:43
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特征选择代码下载本文主要介绍sklearn中进行特征选择的方法。sklearn.feature
原创
2022-12-17 19:45:58
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python机器学习随笔
1.scikit-learn数据集API介绍 ·sklearn.datasets 加载获取流行数据集 datasets.load_*() 获取小规模数据集，数据集包含在datasets里 datasets.fetch_*() 获取大规模数据集，需要从网络上下载，函数的第一个参数是data_home，表示数据集下载的目录， 默认~/sciki
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2023-12-12 23:38:29
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机器学习中，特征选择是特征工程中的重要问题(另一个重要的问题是特征提取)，坊间常说：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，特征工程尤其是特征选择在机器学习中占有相当重要的地位。强烈推荐一篇博文，说如何进行特征选择的：下面进入正题(一下内容属于半成品，还在修改中.....)对于一个训练集，每个记录包含两部分，1是特征空间的取值，2是该记录的分类标签一般情况下，机
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2024-03-12 20:47:16
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