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伪变量的特征消除
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我有几个类数很高的分类变量。我使用one-hot编码，以便将它们转换为1-0格式。01.2 0 1 0 然后我检查了他们的feature_importances例如，column_2_C对模型并不重要，但共享相同类别(A)的其他模型具有重要意义。 在这种情况下或任何其他情况下( %50的类具有高重要性，%50的类非常低)，我该怎么办？如果c
浏览 17提问于2019-10-04得票数 0
使用相关性和使用特征选择来选择重要的/高度相关的变量有什么区别？在研究特征选择时，我看到它使用包括皮尔逊相关性在内的统计测试。当这样做时，通过递归特征消除，前3个相关性最高的</
浏览 10提问于2017-12-07得票数 0
我通过删除相关变量和反向消除来进行一些特征选择。然而，在所有这些都作为测试完成之后，我抛出了一个随机变量，然后训练了逻辑回归、随机森林和XGBoost。所有3个模型的随机特征的特征重要性都大于0。其次，所有型号都将其排在底部，但它不是最低的功能。这是另一轮特征选择-i.e的有效步骤吗？删除所有得分低于随机特征的人？随机要素是使用创建的
model_data[&#x
浏览 0提问于2020-06-25得票数 0
我正在处理一个具有50个特性的二进制分类，我使用的是tf.estimator.DNNClassifier。如何对影响结果的顶级功能进行排序？
浏览 1提问于2018-06-06得票数 0
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我正在使用scikit-learn库中的Random Forest解决python中的一个文本分类问题。我想尝试不同的特征选择方法，例如信息增益(IG)或双正态分离(BNS)，如本中所述。似乎scikit中唯一可用的特征选择方法(使用CountVectorizer类)是基于文档频率的。其他库中有其他方法吗？
浏览 1提问于2014-09-10得票数 0
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我想进行一个特征选择，假设我有一个设计矩阵X (X_1，...，X_84)和一个多变量目标Y=Y_1，Y_2，Y_3，Y_4，所以这是一个多变量多元线性回归。理想情况下，我希望使用Python RFE (递归特征消除)、LassoCV和sm.OLS，除了Y必须是向量而不是矩阵。谢谢
浏览 4提问于2020-08-21得票数 0
我试图在sklearn中使用递归特征消除对该特性进行排序。但是，在使用RFE时，我得到了这个错误。以下是错误和代码信息。mean accuracy on the given test data and labels %10.9f'% clf.score(DEAP_x_test, DEAP_y_test))
有人知道这个错误的原因吗有人认为，只有当内核被选择为线性时，递归特征消除(RFE)才适用于SVC。是这样吗？非常感谢!
浏览 0提问于2018-08-01得票数 0
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我经常看到这样的说法:编程语言特性消除了整个类错误。
不可变的数据结构消除了由于不理解更改可变状态的影响而引起的错误类别。我并不是想弄清楚
浏览 4提问于2014-02-26得票数 2
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我在WEKA中的一些高维数据集上应用了特征选择算法，该算法基于对称不确定性给出了按等级排列的特征列表。现在我想消除那些不确定性值为0的特征。但是数据集中大约有10,000个特征，因此不可能手动消除所需的特征。有没有什么方法可以自动消除WEKA中的维度？
浏览 0提问于2018-06-19得票数 0
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我正在处理一个大型数据集，所以希望删除无关的变量，并调整为每个分支的最佳m个变量。在R中，有两个方法可以帮助完成这两个任务: rfcv和tuneRF。我正在尝试将它们结合起来以优化参数。rfcv的工作原理大致如下：while (nvar > 1) {
remove我的问题是，这有多大的必要性(使用玩具数据集很难得到一个想法)
浏览 2提问于2012-08-14得票数 3
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我有7个特征，我想预测y。我执行了前向选择和后向淘汰，但这两个模型都产生了非常糟糕的结果。我通过x个变量(x^2，x^3，1/x，x^(1/2))的转换生成了更多的特征，看看结果是否变好了(总共28个变量)运行代码后，我得到了更糟糕的结果，无论我做什么(调整显著性水平，改变消除标准)，我总是在前向选择中得到截取作为回归函数，在向后消除中得到所有变量(正常和转换)。你知道为什么会发
浏览 31提问于2020-03-24得票数 0
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从特征集中选择集成特征
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我有一个关于集合特征选择的问题。
我的数据集由1,000个样本和大约30000个特征组成，它们被分类为标签A或标签B。我想做的是挑选一些可以有效地对标签进行分类的特征。我使用了三种方法，单变量方法(皮尔逊系数)，套索回归和SVM-RFE(递归特征消除)，所以我从它们中得到了三个特征集。我使用python scikit-learn进行特性选择。然后我在考虑集成特征选择方法，因为<em
浏览 2提问于2015-12-11得票数 3
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我想选择最好的特征子集，它区分了两个类，这些类被输入到我构建的统计框架中，在这个框架中，特性是不独立的。通过对机器学习中的特征选择方法的研究，发现机器学习的特征选择方法可分为三大类:过滤器、包装器和嵌入式方法。滤波方法可以是单变量的，也可以是多元的。使用过滤器(多元)或包装方法确实有意义，因为我所理解的两个-as都在寻找最好的子集，但是，由于我没
浏览 2提问于2016-11-04得票数 0
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特征冗余
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为什么特征是相互依赖的，具有高度相关性的特性，意味着它们是多余的？另外，PCA是否有助于去除冗余/不相关的特征，还是在我们的数据集上运行PCA之前，必须去除冗余/无关的特征？
浏览 0提问于2016-06-17得票数 2
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我有以下时间序列特征:舒张压、收缩压、心率、RR变异和动脉血压。每个临床参数在手术过程中被测量900秒，手术后，病人被评估为急性肾损伤:1(是)或0(no)。我的训练数据有点像这样：(见下面的截图)。病人2时间(S)特征AKI我将采取什么方法来利用这些数据来执行二进制分类任务？
📷
浏览 0提问于2019-03-20得票数 2
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我正在尝试设置一个特征化器，它会删除我的数据库中除前10列之外的所有列。数据库总共由76列组成。这个想法是对我想要保留的10列应用一个PolynomialFeatures(1))，但是我看不到一种方法来巧妙地删除剩下的66列(我在想类似于PolynomialFeatures(0))的东西，但它似乎不起作用问题基本上是2: 1)如何告诉DataFrameMapper在一系列列(即A_11到A_76)上应用相同的特性；2)如何告诉DataFrameMapper应用aa特性来
浏览 0提问于2021-02-02得票数 1
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实现后向贪婪的特征选择
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我正在尝试应用具有1700个特征和3300个实例的数据集的特征选择。特征选择的方法之一是逐步回归。这是一种贪婪的算法，在每一轮中删除最差的特征。我使用数据在SVM上的性能作为衡量标准，以找出最差的功能。第一次，我训练SVM 1700次，每次只保留一个特征。在此迭代结束时，我从集合中删除了其删除会导致最高SVM性能的特征。第二次，我训练SVM 16
浏览 1提问于2013-06-05得票数 1
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我在一个只有15个特征试图预测二进制结果的数据集上拟合逻辑拉索。我知道LASSO应该做特征选择和消除不重要的特征(系数= 0)，但在我的分析中，它已经选择了所有的特征，而没有消除其中的任何一个。我的问题是：
这是因为我的特征太少，或者特征之间没有关联(对于分类模型来说，低co-linearity?)Is是一件坏事还是好事？所选的
浏览 2提问于2021-12-15得票数 0
我有四种不同的特征选择技术，向后消除，拉索，feature_importances和递归特征选择。每种技术返回的结果略有不同。例如,拉索:展开移动，然后传播递推:价差📷
浏览 0提问于2020-12-17得票数 1
我遇到了这个问题：另外，当我将泡菜文件转换为PMML (启动在线)时，PMML文件中只有45个特性(那些显然带有importance>0 )；--为什么重要性等于0的特性最终出现在
浏览 0提问于2022-01-27得票数 2
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