在做文本分类聚类的任务时，常常需要从文本中提取特征，提取出对学习有价值的分类，而不是把所有的词都用上，那样会造成维度灾难。因此一些词对分类的作用不大，比如“的、是、在、了”等停用词。这里介绍三种常用的特征选择方法：
无监督方法：
TF-IDF
感性认识：有很多不同的数学公式可以用来计算tf-idf。词频（tf）是一词语出现的次数除以该文件的总词语数。假如一篇文件的总词语数是100个，而词语“
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2021-08-17 14:50:22
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在做文本分类聚类的任务时，常常需要从文本中提取特征，提取出对学习有价值的分类，而不是把所
原创
2021-11-19 14:59:44
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中文文本特征值处理：如何从一段话中，分解句子，以矩阵的形式，得到每个词语出现的次数，可以应用于文章类别分析、情感预测等等。 1.中文文本特征抽取：第一种方法：1.利用jieba.cut进行分词； 2.实例化CountVectorizer； 3.将分词结果变成字符串当做fit_transform的输入值； 第二种方法：过滤掉文章中不重要的信息，比如对比两篇文章时
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2023-07-06 16:51:01
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今天，来学习文本的特征属性选择，在机器学习中，特征属性的选择通常关系到训练结果的可靠性，一个好的特征属性通常能起到满意的分类效果。凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。接下来就介绍如何有效地进行文本的特征属性选择。 Contents 1. TF-IDF与特征属性选择  
原创
2023-05-31 15:16:33
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目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，作为特征项的词称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算 。1 基于频率的过滤方法 基于频率的过滤方法中，一条留言中一个词语出现一次以上都是按照一次计算。本文采用了长匹配优先的方式对其进行匹配。如果一个词语包含另一个词语，则
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2024-09-20 21:01:11
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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
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2023-11-23 17:05:52
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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
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2024-01-01 10:27:26
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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:
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2024-02-02 18:24:30
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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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Sklearn的feature_selection模块中给出了其特征选择的方法，实际工作中选择特征的方式肯定不止这几种的，IV，GBDT等等都ok；一、移除低方差特征(Removing features with low variance) API函数：sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold=0.0) VarianceThre
//python对文件读写有多种方式和类型，有文本文件、二进制文件、excel文件、word文件、json、csv、HTML文本、数据库等等，以上未严格分类，只是根据平时遇到的或按类库操作来区分。本篇只是讨论文本文件操作。 文件操作相关函数及用法说明： open(file_path，mode=’r’,buffering=-1,encoding=None,errors=None,newline=
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2024-07-10 13:14:33
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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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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：
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2024-01-25 19:03:11
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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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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
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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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
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2023-10-04 20:58:19
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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，
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2023-12-18 19:25:49
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