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
相关文章：粒子群优化算法(原理)粒子群优化算法(实战)使用粒子群优化聚类(实战)1 理论许多优化问题设置在一个特征空间，该空间中的变量是离散
原创
2022-01-09 10:55:12
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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
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:
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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一、数据降维：（一）、特征选择：特征选择是去除一些与预测结果没有关系或者两个特征有高度关联的特征作为机器学习接下来训练集。这里举个例子：预测狗的品种，这里有毛的颜色，有没有牙齿，眼睛颜色。显然有没有牙齿这一特征与预测结果没有关系，这里则需要将这一特征手动删除。（1）、特征选择的方式：1、过滤式（filter）:方差阈值（variance threshold） 2、嵌入式（embedded）:正则化
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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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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是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～作者介绍知乎@王多鱼京东的一名推荐算法攻城狮。主要负责商品推荐的召回和排序模型的优化工作。一、GBDT算法原理Gradient Boosting Decision Tree（GBDT）是梯度提升决策树。GBDT模型所输出的结果是由其包含的若干棵决策树累加而成，每一棵决策树都是对之前决策树组合预测残差的拟合，是对之前模型结果的一种“修正”。梯度提升树既
特征工程：特征选择，特征表达和特征预处理。1、特征选择 特征选择也被称为变量选择和属性选择，它能够自动地选择数据中目标问题最为相关的属性。是在模型构建时中选择相关特征子集的过程。 特征选择与降维不同。虽说这两种方法都是要减少数据集中的特征数量，但降维相当于对所有特征进行了重新组合，而特征选择仅仅是保留或丢弃某些特征，而不改变特征本身。 降维常见的方法有PCA，SVD，萨蒙映射等，
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
一直想写一篇关于特征选择（Feature Selection）的博客。有两个原因：第一、特征选择对于传统机器学习任务是十分重要的；第二、自己在硕士期间的研究方向就是特征选择，对于学界前沿的特征选择方法是有那么一丢丢了解的。在有监督，无监督，半监督以及单标签，多标签各种场景下，也做过一些工作： 《Local-nearest-neighbors-based feature weighting for
特征选择是一个重要的数据预处理过程，在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后在训练学习器，如下图所示：进行特征选择有两个很重要的原因：避免维数灾难：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降低学习任务的难度：选取出真正相关的特征简化模型，协助理解数据产生的过程如流程图所示，特征选择包括两个环
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2023-09-13 09:56:27
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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：
当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。通常来说，从两个方面考虑来选择特征：特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择。除移除低方差法外，本文介绍的其他方法均从相关性考虑。根据特征选择的形式又可以将特征选择方
过滤式方法先按照某种规则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。【某种规则】：按照发散性或相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，从而选择满足条件的特征。特征的发散性：如果一个特征不发散，例如方差接近于 0，也就是说样本在该特征上基本没有差异，那么这个特征对于样本的区分并没有什
特征工程包括以下三种类型：1.特征提取：从文字、图像、声音等非结构化特征中提取新信息作为特征。例如：从淘宝宝贝的名称中提取出 产品类别，产品颜色，是否是网红 产品等等。2.特征创造：把现有特征进行组合或相互计算，形成新的特征。3.特征选择：从所有的特征中，选择出对模型有意义的特征，来降低训练成本。本文重点讲述特征选择的方法。一、Filter过滤法1.1方差过滤 通过特征本身的方差来筛选特征。例如：
3.1 Filter过滤法过滤方法通常用作预处理步骤，特征选择完全独立于任何机器学习算法。它是根据各种统计检验中的分数以及相关性的各项指标来选择特征。3.1.1 方差过滤3.1.1.1 VarianceThreshold这是通过特征本身的方差来筛选特征的类。比如一个特征本身的方差很小，就表示样本在这个特征上基本没有差异，可能特征中的大多数值都一样，甚至整个特征的取值都相同，那这个特征对于样本区分没
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2023-08-09 17:21:59
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