OX00 引言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，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。
特征做不好，调参调到老。重视调参，少走弯路！
特征工程又包含了Data PreProcessing（数据预处理）、Feature Extraction（特征提取）、Feature Select
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2024-07-01 14:05:57
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首先要说的是这篇paper主要参考了2001年SIGKDD的论文《A Preprocessing Scheme for High-Cardinality Categorical Attributes in Classification and Prediction Problems》。确实，从时间上来看这篇paper已经属于一篇比较老的paper了，我之所以能翻到这么老的paper是因为在2017
特征选择正则化：Lasso Regression当特征很多且稀疏时，计算非0：另外，知道哪些特征才是有效特征，比如：对于房价的决定因素有哪些至关重要。一、特征选择方法一：列举所有子集特征数和RSS误差平方和的关系：一开始，特征数越多，误差越小；接下来随着特征数的增加，RSS误差会不再减少。 另外：当1个特征时，最优特征为：sq.ft. living当2个特征时，最优特征为：bedroom
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx特征选择方法初识：1、为什么要做特征选择主要有三种方法：1、Filter方法其主要思想是...
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2022-04-25 20:30:13
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx特征选择方法初识：1、为什么要做特征选择主要有三种方法：1、Filter方法其主要思想是...
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2021-10-26 16:34:00
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在数据科学和机器学习项目中，特征选择是一个至关重要的步骤。特征选择的主要目的是从原始数据集中识别和选择最具预测能力的特征，以提高模型性能并减少计算成本。本文记录了在Python中进行特征选择的整个过程，包括遇到的问题、分析错误的原因、提出解决方案和验证测试。
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用户场景还原
很多数据科学家在处理高维数据时，常常面临特征选择的挑战。在某个电商平台的推荐系统项目中，开发者发现模型的预测准确
1. GBDT + LR 是什么本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。2. GBDT + LR 用在哪GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估
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2024-07-31 18:10:21
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任务描述：Task3特征选择 TF-IDF原理以及利用其进行特征筛选 互信息的原理以及利用其进行特征筛选TFIDF在将文本分词并向量化后，我们可以得到词汇表中每个词在各个文本中形成的词向量，如果直接将统计词频后的特征作为文本分类的输入，会出现词频不能反映词的重要性的问题。因此我们需要进一步的预处理来反应文本的这个特征，这个预处理就是TF-IDF。每一个文档的关键词（或主题词）包括哪些？给定一个(或
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2024-04-10 12:29:31
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在机器学习中，通常遇到这样一个问题：训练数据的特征个数非常多，而训练数据的个数却不多，此时，需要进行特征选择。本文将介绍如何使用scikit-learn做机器学习模型的特征选择。首先需要明确的是，并非使用所有特征得到的模型才是最好的；其次，并非所有特征对最后预测结果都是同等重要的。例如，判断两个明星是否会在一起，两者的年龄差肯定比两者的出生地更加重要。引言本文将分为三部分，如下所示。第一部分为特征
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2023-12-26 17:07:14
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fromsklearn.feature_selectionimportRFEfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#LoadbostonhousingdatasetasanexampleX=np.array(train1[feature_use].fillna(-1))[1:train1.size,:]Y=np.array(train1['ta
原创
2018-06-07 09:25:35
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# 随机森林算法做特征选择的Python实现
在机器学习中，特征选择是一个非常重要的步骤，能够提高模型的性能并减少过拟合。随机森林算法不仅是一种分类和回归的强大工具，同时也可以用于特征选择。本文将带你一步步学习如何使用随机森林算法进行特征选择，特别是用Python实现。
## 整体流程
在开始之前，我们先来了解一下整个实现的流程。下面是一个简洁的流程表，描述了整个任务的各个步骤。
| 步骤
# Python随机森林回归做特征选择
## 引言
在机器学习领域，特征选择是非常重要的一步。通过选择最有信息量的特征，可以提高模型的性能和效果。随机森林是一种强大的机器学习算法，可以用于特征选择。本文将介绍如何使用Python中的随机森林回归进行特征选择，帮助你理解并实践这一过程。
## 整体流程
在进行特征选择时，我们将使用以下步骤：
1. 准备数据集
2. 拆分数据集为训练集和测试
原创
2024-02-01 05:07:52
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问题在数据处理中经常会遇到特征太多造成的计算负担和一些其他的影响，如过拟合等，不但使得预测结果不准确，还消耗计算时间。所以特征选择就显得非常重要了。特征选择：从给定的特征集合中选取出相关特征子集的过程成为“特征选择”。通过这一操作，不仅能够减少特征的维度，也能得到更能体现目标值的几个特征。在周志华的《机器学习》中第十一章对于特征选择也是有所提到。在文章中大佬对于特征选择的方法分为三类：过滤式（fi
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2024-04-03 20:16:22
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重看Python几天，谈谈看法 从目前的角度来看Python不是一门成熟的语言 一，版本兼容问题 版本混乱。还不如非常干脆的宣判2.7的失望。只是如果这么宣判的话就过于草率了。一门语言的发展必须考虑其兼容性。这种大的不兼容情况我在PHP身上看到了，现在又在Python身上看到了。如果我是一起步就看Python没有条件限制的话，那么我首选肯定是3，但是我必须在CentO
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2024-08-31 17:28:28
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mean decrease impurity和mean decrease accuracy。平均不纯度减少----mean decrease impurity随机森林由多个决策树构成。决策树中的每一个节点都是关于某个特征的条件，为的是将数据集按照不同的响应变量一分为二。利用不纯度可以确定节点（最优条件），对于分类问题，通常采用基尼不纯度或者信息增益，对于回归问题，通常采用
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2023-10-23 16:16:35
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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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大家入门机器学习第一个接触的模型应该是简单线性回归，但是在学Lasso时往往一带而过。其实Lasso回归也是机器学习模型中的常青树，在工业界应用十分广泛。在很多项目，尤其是特征选择中都会见到他的影子。Lasso给简单线性回归加了L1正则化，可以将不重要变量的系数收缩到0，从而实现了特征选择。本文重点也是在讲解其原理后演示如何用其进行特征选择，希望大家能收获一点新知识。lasso原理Lasso就是在
原创
2022-07-03 23:08:06
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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，特征选择是丢
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2024-05-13 15:38:13
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1、简介在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：Linear Discriminant Analysis和Latent Dirichlet Allocation。本文的LDA是指Latent Dirichlet Allocation，它在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，用来推测文档的主
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2023-08-17 09:15:56
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一、特征选择–与降维的差异相同点：效果一样，都是试图减少数据集
原创
2018-06-14 13:37:45
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