特征选择过程与方法1. 特征选择过程2. 特征选择方法2.1.搜索策略2.1.1. 全局最优搜索策略2.1.2. 启发式搜索策略2.1.3. 随机搜索策略2.2. 评价函数2.2.1. 距离度量2.2.2. 一致性度量2.2.3. 依赖性度量2.2.4. 信息度量2.2.5. 分类误差度量2.3. 终值条件2.4. 结果验证 1. 特征选择过程特征选择是从原数据的特征集合中寻找一个目标子集，使其
转载
2023-11-28 09:44:43
103阅读
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
一、什么是特征工程？其实也是数据处理的一种方式，和前面的原始数据不一样的是，我们在原始数据的基础上面，通过提取有效特征，来预测目标值。而想要更好的去得出结果，包括前面使用的数据处理中数据特征提取，新增减少等手段都是特征功能的一种，这里为什么要单独提出来讲特征工程，而不是数据处理呢？二、数据处理的方式有很多种方式，合并等。这里讲特征工程主要是讲转换器，为啥这样说呢，因为我们在使用数据的时候，比如：文
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
转载
2023-05-30 11:15:03
244阅读
1.IV的用途 IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量。 我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自
转载
2019-03-17 16:45:00
583阅读
2评论
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
转载
2023-07-27 20:25:02
198阅读
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
转载
2023-12-26 17:07:14
36阅读
今天发现一个问题，ide执行3.1415*2 6.283print(3.1415*2) 6.283两个结果一样，书上写的是没有print 是全部精度的值6.28300000000004 但是我实际执行两个值是一样的，不知道是不是python3.6版本修改了. π math.pi 3.141592653589793math.pi*2 6.283185307179586print(math.pi*2)
转载
2023-11-08 23:27:35
141阅读
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
转载
2024-07-31 18:12:55
47阅读
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
转载
2023-09-13 09:56:27
0阅读
特征选择的一般过程：1.生成子集：搜索特征子集，为评价函数提供特征子集2.评价函数：评价特征子集的好坏3.停止准则：与评价函数相关，一般是阈值，评价函数达到一定标准后就可停止搜索4.验证过程：在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性1.生成子集搜索算法有 完全搜索、启发式搜索、随机搜索 三大类。（1）完全搜索<1>宽搜(Breadth First Search)：时间复杂度高，不实用
转载
2024-05-05 17:50:56
84阅读
# 如何实现Python IV值包
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下实现“Python IV值包”的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 下载和安装IV值包 |
| 2 | 导入IV值包 |
| 3 | 使用IV值包计算IV值 |
## 2. 具体步骤和代码
### 步骤1：下载和安装IV值包
首先，我们需要下载和安装IV值包，可以通过pi
原创
2024-03-05 04:05:41
262阅读
目录1 遗传算法特征选取基本原理2. 适应度函数选择和环境要求（1）适应度函数选择（2）依赖的第三方工具包3. python实现1 遗传算法特征选取基本原理遗传算法特征选择的基本原理是用遗传算法寻找一个最优的二进制编码, 码中的每一位对应一个特征, 若第i位为“1”, 则表明对应特征被选取, 该特征将出现在估计器中, 为“0”, 则表明对应特征未被选取,该特征将不出现在分类器中。其基本步骤为:(1
转载
2023-09-19 22:19:56
353阅读
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
转载
2023-09-13 15:36:31
151阅读
# 使用Python计算IV值（信息值）的工具包
在金融与信用风险行业中，信息值（Information Value，IV）是一个非常重要的统计量，用于评估变量与目标变量之间的预测能力。识别出重要的变量对于模型构建至关重要，而IV值是帮助我们进行变量筛选的一种有效工具。本文将介绍如何使用Python计算IV值，推荐一些常用的包，并提供相关的代码示例。
## 什么是IV值？
IV值可以帮助我们
## 如何实现跑IV值的Python包
### 介绍
在Pokemon Go游戏中，IV（Individual Values）是衡量每只精灵个体属性的重要指标。为了方便计算精灵的IV值，我们可以编写一个Python包来实现这个功能。本文将会指导你如何使用Python编写一个用于计算Pokemon Go精灵IV值的包。
### 流程概览
下面是实现该功能的大致流程概览：
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-18 04:50:59
127阅读
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
转载
2023-08-24 11:09:16
136阅读
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
转载
2023-11-23 17:05:52
235阅读
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
转载
2024-01-01 10:27:26
217阅读
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:
转载
2024-02-02 18:24:30
438阅读
