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给出下面的简单功能选择代码，我想知道在功能选择之后选择的列(数据集包括一个标题V1 .../dataset.csv")我很感谢你的帮助。
浏览 13提问于2020-05-10得票数 1
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下面是python中的Boruta实现。它是一种特征选择方法，它消除了相关的、无用的和冗余的变量，并且在执行ML标志或数据分析之前只帮助从数据集中获取相关的特征。之后，我得到了一个数组：这表明选择了第一和第三特征，没有选择</em
浏览 4提问于2020-02-27得票数 1
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是否有任何方法可以从特征集合中自动选择“训练样本”，以更好地拟合模型(DT或SVM)？我知道如何选择“特征”。但我说的是在选择特征之后选择“样本”。
浏览 4提问于2015-07-02得票数 2
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PCA之后的最优特征选择技术？
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我正在使用RandomForestClassifier实现一个具有二元结果的分类任务，我知道数据预处理的重要性，以提高准确率得分。特别是，我的数据集包含100多个特征和近4000个实例，我希望执行降维技术，以避免过度拟合，因为数据中存在高噪声。对于这些任务，我通常使用经典的特征选择方法(过滤器、包装器、特征重要性)，但我最近读到了关于组合主成分分析(PCA) (在第一步中)，然后在转换后的<
浏览 23提问于2020-07-11得票数 1
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特征子集选择
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在我们降低数据集的维数之前，我们对该数据集应用学习算法，并获得一个目标函数，该目标函数为数据样本生成结果。这可能是我们的分类器或回归器。根据我到目前为止读到的资源，“你从一个空的特征集开始，
浏览 1提问于2018-04-23得票数 1
我已经应用随机森林的训练数据，其中有大约100个特征。现在，我想应用特征选择技术，以便在对数据应用随机森林模型之前减少特征的数量。如何使用varImp函数(从插入符号包)来选择重要的特性？我读到varImp本身使用一些分类方法来选择特性(我发现这非常违背直觉)。如何应用varImp来获取重要的特征子集，然后在应用随机森林分类算法时可以使用？
浏览 0提问于2015-05-04得票数 0
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在应用特征选择之前和之后，我尝试对不同机器学习算法的性能进行实验。利用sklearn提供的函数(SelectFromModel)，对SVM、随机森林、KNN、线性回归以及决策树作为特征选择方法进行了测试。
除决策树算法外，所有算法在应用特征选择后都有了明显的改进。这是否意味着决策树需要大量的特性才能生成一个好的模型？
浏览 0提问于2020-04-19得票数 3
我正在处理一个模块，在其中我想要做动态依赖的下拉表和列名功能。1)如何从db中获取所有表名？我尝试过很少的文章和论坛，如，但它不起作用。谢谢
浏览 1提问于2013-09-04得票数 4
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我已经使用对已经转换为TF*IDF特征向量的训练文档执行了χ²特征选择，默认情况下会生成归一化向量。然而，在选择了top-K信息最丰富的特征之后，由于删除了维度，向量不再标准化(所有向量现在的长度都小于1)。
在特征选择之后重新归一化特征向量是否可取？我也不太清楚B/T标准化和缩放的主要区别。提前感谢
浏览 3提问于2013-03-06得票数 2
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在特征选择之前或之后采样
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我对特征选择、采样和交叉验证的顺序感到困惑，我的数据集有468行和23000列，其中269个属于I类，199个属于II类，当拆分训练和测试时，训练.Due中的数据有215个I类和159个II类，以减少样本数量我不得不对训练数据应用或者我应该在这里应用采样，这会导致数据丢失，从而导致更小的样本。I)先应用过采样，然后应用特征选择技术，然后进行交叉验证:在交叉验证过程中，可能会由于过采样导致重复行而导致偏差。II)首先应用特征</
浏览 133提问于2020-08-12得票数 1
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如何评价特征选择方法？
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你好，
如何为给定的数据集(文本数据)选择最适合的特征选择方法？例如，在Weka中，有几种属性选择方法(CfsSubsetEval、ChiSquaredAttributeEval、.和几种搜索方法(最好的，贪婪的，刻薄的.等)。我的问题：如何知道哪种属性选择方法和搜索方法最适合于给定的
浏览 4提问于2013-01-08得票数 2
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是否有任何方法从Scikit中使用的模型中获取特性(属性)列表--学习(或整个使用过的培训数据表)？我正在使用一些预处理，如特征选择，我想知道的特征，选择和删除的特征。
浏览 6提问于2015-08-27得票数 6
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“自动特征选择用于构建不同子集的许多模型，识别哪些特征有助于构建准确模型，哪些特征没什么帮助。特征选择的一个流行的自动方法称为 递归特征消除（Recursive Feature Elimination）或RFE。 下例在Pima Indians Diabetes数据集上提供RFE方法例子。随机森林算法用于每一轮迭代中评估模型的方法</e
浏览 709提问于2020-09-03
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我有一个特征集(40个特征)的列表，我的想法是首先对我能得到的所有组合评估分类器。然而，在我做了一些计算之后，我发现组合将达到数百万！因此，它将永远花费！我读到了使用随机搜索方法来选择随机特征的能力。然而，每次我运行随机搜索时，我都得到了相同的特征集。我是否需要更改种子编号或任何选项？？
另外，使用随机搜索是否有效，并且可以替代选择所有组合<em
浏览 0提问于2013-01-29得票数 3
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这个问题通常与所有自动特征选择方法有关。在我的特定场景中，我们有一个称为茶鲜和多类分类的python包。我想实现什么？在<
浏览 0提问于2022-06-20得票数 1
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Matlab模型设计后的重用降维
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我的输入数据有21个特征，所以我使用了降维方法来减少数据的维数。一些降维方法，如逐步回归报告最佳特征，所以我将使用这些特征作为我的分类模式和另一种方法，如PCA转换数据到一个新的空间，例如，我使用60%的最佳报告列(特征)。关键问题是在使用最终模型的阶段。更多信息：
这是我的系统结构:我有一种混合分类方法，它与
浏览 3提问于2014-03-27得票数 0
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使用，如何编写Select查询，其中列名是动态的(使用的列名可能有所不同)。(我们在循环中使用了列名)，应该从循环中选择列名，并且按照所选的列名，我们需要获取结果这里?1表示列名，它将发生变化(并根据循环中的值
浏览 10提问于2022-06-07得票数 0
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sklearn包含不同特征选择方法的实现(filter/wrapper/embedded)。 所有这些方法都是为静态系统设计的。 sklearn是否支持动态数据上的特征选择？(随时间变化的数据) 在动态数据中，我们需要提高特征选择的效率，才能更有效。 我在IEEE (用于特征选择</
浏览 18提问于2020-04-27得票数 0
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