公元2020年5月7日，距离算法考试还有2天。一、知识归纳1.回溯法的定义回溯法也称为试探法，首先暂时放弃关于问题规模大小的限制，并将问题的候选解按某种顺序逐一枚举和检验。 【回溯】当发现当前候选解不可能是解时，就选择下一个候选解； 【向前试探】倘若当前候选解除了还不满足问题规模要求外，满足所有其他要求时，继续扩大当前候选解的规模，并继续试探。 【找到解】如果当前候选解满足包括问题规
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2024-08-11 15:35:22
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拟阵的最优子集问题的贪心算法
前置知识可以参见：拟阵的相关知识，图拟阵问题描述： 输入：拟阵 M=(S, I)，M的加权函数W 输出：对于加权函数W，M的最优子集算法描述： 1. 确定贪心思想
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2023-12-28 12:08:10
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# -*- coding:utf-8 -*-
"""
使用 SHAP筛选最优子集
"""
import shap
import xgboost as xgb
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# -*- coding:utf-8 -*-
# @author:Ye Zhoubing
# @datetime:2025/8/6 15:36
# @software: PyCharm
"""
使用 SHAP筛选最优子集
"""
import shap
import xgboost as xgb
import pandas as pd
i
# Python 最优子集的实现指南
大家好，今天我们将一起探讨如何用 Python 实现“最优子集”的问题。最优子集通常是在给定的数据集（如列表或数组）中找到一个最佳组合，使得某个目标函数最大化或最小化。我们将以“0-1背包问题”为例，来实现这个功能。
## 整体流程
为了简化，我们可以将解决这个问题的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-04 05:53:38
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特征选择 | 递归特征消除算法筛选最优特征
原创
2024-03-06 09:33:04
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Lasso Regression标签（空格分隔）： 监督学习在数据挖掘和机器学习算法的模型建立之初，为了尽量的减少因缺少重要变量而出现的模型偏差问题，我们通常会尽可能的多的选择自变量。但是在实际建模的过程中，通常又需要寻找 对响应变量具有解释能力的自变量子集，以提高模型的解释能力与预测精度，这个过程称为特征选择。还是考虑《线性回归》中的一般线性回归模型y=wTx，使用最小二乘估计(OLS)可以得到
在面对实际的“python 最优子集选择”问题时，我们常常需要寻找满足特定条件的元素集合，使得某一目标函数达到最大化或最小化。这一问题在数据分析、多目标优化等领域表现尤为重要。
> **权威定义**：
> 最优子集选择问题是一种组合优化问题，其目标是在满足一定约束条件的情况下，从给定的集合中选择出一个子集，使得该子集的某一目标函数的值最大或最小。
```mermaid
quadrantChar
特征子集选择属于特征工程的一部分，主要是因为在多个特征中，可能存在数个与响应变量无关的情况，而引入过多的特征，一方面大大增加了计算量，其次也会影响模型的评估，所以我们才需要选择与响应变量相关的变量形成特征子集。第一种方法是最优子集选择（best subset selection），假如目前由p个特征，那么我们每次选择k个特征，从数量为k的所有可能的特征组合中得到最好的那个，这里的最好指RSS（残差
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2024-06-14 16:31:40
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几种变量:
list: classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
tuple: classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
dict: d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
set: s = set([1, 2, 3])
list
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2024-09-05 10:19:56
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最优控制电池储能模型 蓄电池储能模型的最优控制python源代码，代码按照高水平文章复现 包含五个python脚本，它从data .csv读取价格、负载和温度数据。 然后用本文中描述的决策变量、目标和约束构造一个pyomo抽象模型。 然后使用开放源代码的内部点算法求解器ipopt来计算最优解，并绘制出结果。 BESS模型可以根据物理域进行分类:荷电状态(SoC)、温度和降解。 SoC模型可以通过定
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2023-11-06 23:44:59
84阅读
1.BIRCH算法概念 BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies）全称是：利用层次方法的平衡迭代规约和聚类。BIRCH算法是1996年由Tian Zhang提出来的，参考文献1。首先，BIRCH是一种聚类算法，它最大的特点是能利用有限的内存资源完成对大数据集的高质量的聚类，同时通过单遍扫描数据集能最小化I/
用最小二乘法拟合线性回归模型时存在一些问题，如： ①预测变量数>样本数时，最小二乘法的系数估计不唯一； ②多元回归中，常常存在一个或多个预测变量与响应变量无关的情况，这些变量与模型无关但增加了模型的复杂度等。 解决：特征选择（feature selection）或变量选择（variable selection） 目前看到的一些方法有： 子集选择：最优子集选择（best subset s
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2024-05-08 12:46:58
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特征筛选特征筛选的方法基于统计值的特征筛选利用方差利用相关性利用线性模型迭代消除排列重要性(Permutation Importance)基于模型的特征筛选 特征筛选就是在已有的特征中，筛选出最具有代表的一部分特征来进行接下来的学习 通常，我们通过加入特征，模型的精度的变化来判断该特征的重要性 特征筛选的方法基于统计值的特征筛选利用方差方差主要计算特征的统计量（离散程度），结果可能与最终结果有
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2024-01-20 00:02:37
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## 如何使用Python筛选DataFrame的列子集
在数据处理和分析领域，使用Python的Pandas库来处理数据是很常见的，尤其是在对DataFrame进行列子集筛选时。本文旨在帮助初学者理解如何使用Python筛选DataFrame的列子集。
### 整体流程
在开始之前，让我们先了解一下整体操作的基本步骤。我们可以通过以下表格来概括：
| 步骤 | 操作
线性回归模型比较常见的特征选择方法有两种，分别是最优子集和逐步回归。此外还有正则化，降维等方法。 1，最优子集（Best Subset Selection）：从零号模型（null model）M0开始，这个模型只有截距项而没有任何自变量。然后用不同的特征组合进行拟合，从中分别挑选出一个最好的模型（RSS最小或R2最大），也就是包含1个特征的模型M1，包含2个特征的模型M2，直至包含p个特
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2023-07-21 13:49:06
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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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总体来说，良好的数据特征组合不需太多，便可以使得模型的性能表现突出。比如我们在“良/恶性乳腺癌肿瘤预测“问题中，仅仅使用两个描述肿瘤形态的特征便取得较高的识别率。冗余的特征虽然不会影响模型性能，但会浪费cpu的计算。主成分分析主要用于去除多余的那些线性相关的特征组合，这些冗余的特征组合并不会对模型训练有更多贡献。特征筛选与PCA这类通过选择主成分对特征进行重建的方法略有区别：对于PCA而言，我们经
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2023-08-30 22:37:24
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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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