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来自sklearn的SelectFromModel在随机森林和梯度提升分类器上提供了显着不同的特征

来自sklearn的SelectFromModel是一个特征选择的方法，它可以用于随机森林和梯度提升分类器。

随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它通过随机选择特征子集来构建多个决策树，然后对这些决策树进行投票或平均，以达到更好的分类效果。SelectFromModel可以根据随机森林的特征重要性来选择具有较高重要性的特征。

梯度提升分类器是一种迭代的机器学习算法，它通过迭代训练一系列弱分类器（通常是决策树），每个弱分类器都尝试纠正之前分类器的错误。SelectFromModel可以根据梯度提升分类器的特征重要性来选择具有较高重要性的特征。

通过使用SelectFromModel，我们可以根据特征的重要性来选择最具信息量的特征，从而减少特征维度并提高模型的训练和预测效率。该方法适用于需要对输入特征进行筛选的场景，例如在高维数据集上进行建模和预测时，选择最相关的特征可以提高模型的泛化能力和解释能力。

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云服务器（ECS）：腾讯云的弹性云服务器实例，可提供可扩展的计算能力，适合部署和运行各种应用程序和服务。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第7章集成学习和随机森林

在 sklearn 中的 Bagging 和 Pasting sklearn 为 Bagging 和 Pasting 提供了一个简单的API：BaggingClassifier类（或者对于回归可以是BaggingRegressor...因此，每一个分类器都会被在随机的输入特征内进行训练。当你在处理高维度输入下（例如图片）此方法尤其有效。对训练实例和特征的采样被叫做随机贴片。...当你在随机森林上生长树时，在每个结点分裂时只考虑随机特征集上的特征（正如之前讨论过的一样）。...随机森林可以非常方便快速得了解哪些特征实际上是重要的，特别是你需要进行特征选择的时候。提升提升（Boosting，最初称为假设增强）指的是可以将几个弱学习者组合成强学习者的集成方法。...梯度提升另一个非常著名的提升算法是梯度提升。与 Adaboost 一样，梯度提升也是通过向集成中逐步增加分类器运行的，每一个分类器都修正之前的分类结果。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第07章集成学习和随机森林

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我觉得可以这样比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通某一个领域的专家，这样在随机森林中就有了很多个精通不同领域的专家，对于一个新的问题（新的输入数据），可以从不同的角度去看待它，最终由各个专家投票得到结果...它在scikit-learn中的实现类是ExtraTreesClassifier。下面的例子是实现了100棵树和7个随机特征的极端随机树。...提升算法也是一种提高任意给定学习算法准确度的方法，它是一种集成算法，主要通过对样本集的操作获得样本子集，然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的基分类器。...每得到一个样本集就用该基分类算法在该样本集上产生一个基分类器，这样在给定训练轮数n后，就可产生n个基分类器，然后提升算法将这n个基分类器进行加权融合，产生最后的结果分类器。...由于梯度提升算法在每次更新数据集时都需要遍历整个数据集，计算复杂度较高，于是有了一个改进算法——随机梯度提升算法，该算法一次只用一个样本点来更新回归系数，极大地改善了算法的计算复杂度。

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中文翻译参考《统计学习方法》提升方法（Boosting）笔记集成学习：集体的智慧大于个人 1. 投票分类使用不同的算法得到不同的分类器 ?...所有的分类器被训练后，集成通过对所有分类器结果的简单聚合来预测聚合降低了偏差和方差，比在原始训练集上的单一分类器更小的方差 from sklearn.ensemble import BaggingClassifier...）+ bagging_clf 集成的参数（控制集成）随机森林算法在树生长时引入了额外的随机与在节点分裂时需要找到最好分裂特征相反（详见第六章），它在一个随机的特征集中找最好的特征。...极端随机树 Extra-Trees 在随机森林上生长树时，在每个结点分裂时只考虑随机特征集上的特征。...，可以减少基分类器的数量或者对基分类器使用更强的正则化 8.2 梯度提升不像 Adaboost 那样每一次迭代都更改实例的权重，这个方法是去使用新的分类器去拟合前面分类器预测的残差 from sklearn.tree

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【Scikit-Learn 中文文档】特征选择 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

），这将会提高估计器的准确度或者增加他们在高维数据集上的性能。...基于 Tree（树）的特征选取基于树的estimators (查阅 sklearn.tree 模块和树的森林在 sklearn.ensemble 模块) 可以用来计算特征的重要性，然后可以消除不相关的特征... 和 sklearn.feature_selection.SelectFromModel 来评估特征的重要性并且选择出相关的特征。...然后，在转化后的输出中使用一个 sklearn.ensemble.RandomForestClassifier 分类器, 比如只使用相关的特征。...你可以使用其他特征选择的方法和提供评估特征重要性的分类器执行相似的操作。请查阅 sklearn.pipeline.Pipeline 更多的实例。

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