前言经常用SparkML中特征转换，包括二值化、多项式展开、字符串-索引变换、独热编码、规范化、最大-最小缩放、分位数离散化等等一系列的操作，可如何用python来实现呢？全面了解请看官网离散值处理准备个简单的数据df = pd.DataFrame({'Color':['red','blue','yellow']})
df对于树模型，我们一般会做将非数值的字符串做数值编码: （1）如果类别非常少可
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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嵌入式选择：将特征选择嵌入到优化算法中，是隐式地选择。 LASSO：让算法逼迫一些属性的权重为0，即最小化，但实际上是通过最小化来近似实现。 这时，就有两个优化目标：一是原来的最小化损失函数；二是新增加的最小化，其形式同引入正则化得到的式子，而正则化又有助于降低过拟合的风险。 算法LASSO一举两得：降低过似合风险和得到“稀疏”解。嵌入式选择与正则化在有趣的距离与范数中，我们定义了等范数。 假定以
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2024-07-11 09:55:56
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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
LARS算法的几何意义1. LARS算法简介 Efron于2004年发表在Annals of Statistics的文章LEAST ANGLE REGRESSION中提出LARS算法，其核心思想是提出一种新的solution path(求解路径)，即在已经入选的变量中，寻找一个新的路径，使得在这个路径上前进时，当前残差与已入选变量的相关系数都是相同的，直到找出新的比当前残
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2024-06-18 16:06:28
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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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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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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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1. 回顾最小二乘法详细的解释在以下这个链接https://www.matongxue.com/madocs/818 简而言之，最小二乘法展现了平方误差值最小的时候，就是最好的拟合回归线。2. 线性回归的五大假设：假设一：误差的分布是正态分布 因为只有误差的分布是正态分布的时候，最小二乘估计才是最优解/最有可能的值。如果误差项不呈正态分布，意味着置信区间会变得很不稳定，我们往往需要重
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2024-05-06 12:53:13
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线性回归线性回归是基于最小二乘法的距离公式，求解损失函数最小值的θ： 求解损失函数最小值的方法有两种：梯度下降和正规方程。如果是直接解正规方程，会有一定的局限性，主要表现为有的线性方程无逆矩阵，所以没法直接求解。同时线性回归的另一个问题在于过拟合现象。所谓的过拟合是指在训练集上表现很好，但是测试集上表现很差。为了解决上述问题，一般的线性回归都会采用加入正则项后的回归方程：
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2024-05-07 20:01:40
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Python 数据科学入门教程：机器学习：回归引言和数据欢迎阅读 Python 机器学习系列教程的回归部分。这里，你应该已经安装了 Scikit-Learn。如果没有，安装它，以及 Pandas 和 Matplotlib。pip install numpy
pip install scipy
pip install scikit-learn
pip install matplotlib
p
特征降维方法包括：Lasso，PCA，小波分析，LDA(Linear Discriminant Analysis线性判别分析)，LDA(Latent Dirichlet Allocation潜在狄利克雷分配)，奇异值分解SVD，拉普拉斯特征映射，深度学习SparseAutoEncoder，局部线性嵌入LLE，等距映射Isomap，word2vec。1. LASSO通过参数缩减达到降维的目的。LAS
特征选择是选择相关特征的子集用于机器学习模型构建的过程,数据越多，结果就越好，这并不总是事实。包含不相关的特征(对预测没有帮助的特征)和冗余的特征(与他人无关的特征)只会使学习过程不堪重负，容易导致过度拟合。 特征选择的好处：不同的特征子集为不同的算法提供了最佳性能。所以它和机器学习模型训练不是一个单独的过程。因此，如果我们要为线性模型选择特征，最好使用针对这些模型的选择程序，如回归系数
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2024-03-18 10:03:44
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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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目录1、 过滤法（Filter）1.1 方差选择法1.2 相关系数法1.3 卡方检验1.4 互信息法1.5 relief算法2、包裹法（Wrapper）2.1 递归特征消除法2.2 特征干扰法3、嵌入法（Embedded）3.1 基于惩罚项的特征选择法3.2 基于树模型的特征选择法4、机器学习中的特征选择和优缺点1、 过滤法（Filter）1.1 方差选择法 使用方差选择法，先要计算各个特征的方
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2023-12-16 10:45:25
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对模型参数进行限制或者规范化能将一些参数朝着0收缩（shrink）。使用收缩的方法的效果提升是相当好的，岭回归（ridge regression，后续以ridge代称），lasso和弹性网络（elastic net）是常用的变量选择的一般化版本。弹性网络实际上是结合了岭回归和lasso的特点。Lasso和Ridge比较Lasso的目标函数：Ridge的目标函数：ridge的正则化因子使用二阶范数，
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2024-05-21 23:03:10
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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
特征选择*无效变量不相关变量，多余变量统计方式的特征选择方差阈值化、卡方检验、ANOVA检验及T检验、皮尔森相关系数高度相关特征的选择（多余变量）模型方式的特征选择决策树、逻辑回归，随机森林，XGBoost模型会自动选择变量递归式的特征选择。将特征慢慢消除，限制到特定范围内。 当输入增加，就必须增加数据，不然模型就会不稳定，无效变量不相关变量，多余变量 Redundancy：两
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2024-04-22 06:51:22
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岭回归λ值的确定–可视化法由于岭回归模型的系数是关于λ值的函数，因此可以通过绘制不同的λ值和对应回归系数的折线图确定合理的λ值。根据不同的λ值计算相应的回归系数。在Python中，可以使用sklearn子模块linear_model中的Ridge类实现模型系数的求解通过Ridge“类”完成岭回归模型求解的参数设置，然后基于fit“方法”实现模型偏回归系数的求解通过Ridge“类”完成岭回归模型求解
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2024-04-07 09:01:39
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