选择K个最佳特征 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

基于 K-L 变换的特征选择

文章分类在AI学习笔记： AI学习笔记（13）---《基于 K-L 变换的特征选择》基于 K-L 变换的特征选择 1.前言理解并掌握离散 K-L 变换的原理以及过程思想...，并实现一个进行离散 K-L 变换的函数。...（1）变换后个分量正交或不相关；（2）变换后个分量的非零平方期望或方差更趋于不平均；（3）最佳逼近性，即使用相关阵或协方差矩阵的特征矢量矩阵前 m 列作为变换矩阵相比于其他变换矩阵拥有更好的逼近性...基于前述的 DKLT 的诸多性质以及有关量的含义，如 λi 具有能量意义、方差意义等，可将 DKLT 用于特征提取与选择。...无论哪种情况，为使 ϵ2(m) 最小化，都应该取前 m 个较大特征值对应的特征矢量构造 m×n 变换矩阵。这表明对于相同的 m，第一种方法比第二种方法的均方差大。

1121 0

特征选择方法——最佳子集回归、逐步回归

p=5453 变量选择方法所有可能的回归 model <- lm(mpg ~ disp + hp + wt + qsec, data = mtcars) ols\_all\_subset(model...model <- lm(mpg ~ disp + hp + wt + qsec, data = mtcars) k <- ols\_all\_subset(model) plot(k) 最佳子集回归...选择在满足一些明确的客观标准时做得最好的预测变量的子集，例如具有最大R2值或最小MSE， Cp或AIC。...<- ols\_best\_subset(model) plot(k) 逐步前进回归从一组候选预测变量中建立回归模型，方法是逐步输入基于p值的预测变量，直到没有变量进入变量。...点击标题查阅往期内容 R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格：选择最合适的预测变量 01 02 03 04 变量选择 #向前逐步回归 model <- lm(y ~ ., data = surgical

1.4K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

特征选择

当数据处理好之后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的模型进行训练，通常来说要从两个方面考虑来选择特征，如下： (1)特征是否发散如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异...(2)特征与目标的相关性这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优先选择。区别：特征与特征之间相关性高的，应当优先去除掉其中一个特征，因为它们是替代品。为什么要进行特征选择？...)：从个特征子集中挑选出训练精度(评分)对应最好的特征子集 (2) 第二种(针对单个特征)：比如把含有A特征的所有特征子集的评分/频率(频数)作为相对应的衡量指标根据评分指标，挑选出前k个MeanScore...值较大的特征作为最终的特征 ,N表示含有特征A的所有特征子集的次数，比如本例子含有A的特征子集有4次根据频率指标，挑选出前k个F频率值较大的特征作为最终的特征含有特征的特征子集被选为重要特征的次数含有特征的特征子集的数量...算法原理如下： (1)在占比少的类别 B 中随机抽取一个样本 a，从 a 的最近邻 k 个数据中又随机选择一个样本 b。

1.3K3 2

特征选择：11 种特征选择策略总结

p 值特征之间没有关联的原假设，即两个特征之间存在统计上显着的关系。由于这两个特征之间存在关联，我们可以选择删除其中一个。...找到最佳特征是算法如何在分类任务中工作的关键部分。我们可以通过 feature_importances_ 属性访问最好的特征。让我们在我们的数据集上实现一个随机森林模型并过滤一些特征。...使用 Scikit Learn 自动选择特征 sklearn 库中有一个完整的模块，只需几行代码即可处理特征选择。...(k)。...如果想保留 10 个功能，实现将如下所示： # select K best featuresX_best = SelectKBest(chi2, k=10).fit_transform(X,y) # number

9963 0

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。...K个最好的特征，返回选择特征后的数据 X_new = SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(X, y) sklearn.feature_selection模块中的类可以用于样本集中的特征选择...，我们也不能断定这两个变量是独立的（有可能是非线性相关）；但如果距离相关系数是 ? ，那么我们就可以说这两个变量是独立的。方差选择法过滤特征选择法还有一种方法不需要度量特征 ?...，然后每次删除一个特征，并评价，直到达到阈值或者为空，然后选择最佳的 ? 。这两种算法都可以工作，但是计算复杂度比较大。时间复杂度为 ?...基于惩罚项的特征选择法通过L1正则项来选择特征：L1正则方法具有稀疏解的特性，因此天然具备特征选择的特性，但是要注意，L1没有选到的特征不代表不重要，原因是两个具有高相关性的特征可能只保留了一个，如果要确定哪个特征重要应再通过

1K4 0

特征选择

01 为什么要做特征选择？我们研究特征选择，有这些好处： 1 大数据时代，数据挖掘和机器学习的一大挑战就是维数灾难，特征选择是缓解维数灾的一种有效方法。...2 通过特征选择，可以建立有效的模型，避免过拟合，提升模型能。 3 对高维数据做处理和分析时，使用特征选择，可以减少内存的空间和降低算力成本。...你会发现，对数据做特征选择，对于数据链的各个环节都有益处。 02 特征选择是什么？特征选择是针对所要解决的特定问题从原始特征集选择或者搜索到一个最佳的特征子集。...如何得到这个最佳特征子集，那就是特征选择的方法或者算法要做的事情。 03 怎么做特征选择？前面已经提到了，通过特征选择方法或者算法从数据的原始特征集中获得最佳的特征子集。如何来度量这个“最佳”？...纵观前人所做的事情，要么从特征自身的角度入手分析，俗话说，“打铁还需自身硬”，若是特征本身就具有很强的信息，这对我们解决问就是一种价值；要么从特征集的关系以及特征集与目标问题之间的关系来寻求一种最佳组合

5043 0

特征选择

方差选择法设置一个阈值，然后计算各个特征的方差，根据阈值，选择方差大于阈值的特征。...K个最好的特征，返回选择特征后的数据 # 第一个参数为计算评估特征是否好的函数，该函数输入特征矩阵和目标向量，输出二元组（评分，P值）的数组，数组第i项为第i个特征的评分和P值。...K个最好的特征，返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target) 互信息法互信息可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量...值0.5 def mic(x, y): m = MINE() m.compute_score(x, y) return (m.mic(), 0.5) # 选择K个最好的特征，返回特征选择后的数据...，嵌入式特征选择是将特征选择过程与学习器训练过程融为一体，两者在同一个优化过程中完成，即在学习器训练过程中自动的进行了特征选择。

5683 0

传统特征选择（非因果特征选择）和因果特征选择的异同

传统特征选择（非因果特征选择）和因果特征选择是两种不同的特征选择方法，它们在目标、方法和应用场景上有所区别。...本文分享的内容来自论文：Yu, K., Liu, L., & Li, J. (2021)....一、传统特征选择传统特征选择（非因果特征选择）。定义：传统特征选择，也称为非因果特征选择，主要关注于从原始特征中识别出对预测模型构建或数据理解有用的特征子集。...需要可靠的方法来测试特征之间的独立性，这在实际应用中可能是一个挑战。应用场景：适用于需要因果解释的领域，如生物信息学、医疗诊断和社会科学。...尽管因果特征选择在数据集较小、维度较高时可能遭遇计算瓶颈，但传统特征选择方法则不受此限制。总的来说，在需要因果解释的场景，如疾病基因的识别或政策效果的评估中，因果特征选择具有显著优势。

2300 0

特征选择：11 种特征选择策略总结！

p 值特征之间没有关联的原假设，即两个特征之间存在统计上显着的关系。由于这两个特征之间存在关联，我们可以选择删除其中一个。...找到最佳特征是算法如何在分类任务中工作的关键部分。我们可以通过 feature_importances_ 属性访问最好的特征。让我们在我们的数据集上实现一个随机森林模型并过滤一些特征。...10.使用 Scikit Learn 自动选择特征 sklearn 库中有一个完整的模块，只需几行代码即可处理特征选择。...(k)。...如果想保留 10 个功能，实现将如下所示： # select K best featuresX_best = SelectKBest(chi2, k=10).fit_transform(X,y) # number

1.4K4 0

特征选择：11 种特征选择策略总结

p 值特征之间没有关联的原假设，即两个特征之间存在统计上显着的关系。由于这两个特征之间存在关联，我们可以选择删除其中一个。...找到最佳特征是算法如何在分类任务中工作的关键部分。我们可以通过 feature_importances_ 属性访问最好的特征。让我们在我们的数据集上实现一个随机森林模型并过滤一些特征。...使用 Scikit Learn 自动选择特征 sklearn 库中有一个完整的模块，只需几行代码即可处理特征选择。...(k)。...如果想保留 10 个功能，实现将如下所示： # select K best features X_best = SelectKBest(chi2, k=10).fit_transform(X,y) #

8833 1

特征工程之特征选择

特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样是确定的步骤，更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。本文关注于特征选择部分。...2.1 过滤法选择特征　　　　上面我们已经讲到了使用特征方差来过滤选择特征的过程。除了特征的方差这第一种方法，还有其他一些统计学指标可以使用。　　　　第二个可以使用的是相关系数。...我们分别计算所有训练集中各个特征与输出值之间的相关系数，设定一个阈值，选择相关系数较大的部分特征。　　　　第三个可以使用的是假设检验，比如卡方检验。...以上就是过滤法的主要方法，个人经验是，在没有什么思路的时候，可以优先使用卡方检验和互信息来做特征选择 2.2 包装法选择特征　　　　包装法的解决思路没有过滤法这么直接，它会选择一个目标函数来一步步的筛选特征...它在第一轮训练的时候，会选择所有的特征来训练，得到了分类的超平面$w \dot x+b=0$后，如果有n个特征，那么RFE-SVM会选择出$w$中分量的平方值$w_i^2$最小的那个序号i对应的特征，将其排除

1.1K2 0

特征选择与特征抽取

特征抽取和特征选择是DimensionalityReduction（降维）两种方法，但是这两个有相同点，也有不同点之处： 1.....也就是说，特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射。...也就是说，特征选择后的特征是原来特征的一个子集。 2....特征选择：一个正确的数学模型应当在形式上是简单的。...这样就将子集的选择看作是一个是一个优化问题，这里有很多的优化算法可以解决，尤其是一些启发式的优化算法，如GA，PSO，DE，ABC等，主要方法有：recursive feature elimination

1.8K3 1

特征工程（上）- 特征选择

机器学习问题，始于构建特征。特征质量的好坏，直接影响到最终的模型结果。构建特征是一个很大的工程，总体来讲包括“特征选择”、“特征表达”和“特征评估”3个部分。...我们也按这3个部分，并结合自己的具体实践，用3篇文章来和大家聊一下特征工程的相关问题。本篇文章，我们讨论一下特征选择。特征选择指的是，在全部的特征中，挑选出对最终的机器学习任务有用的特征。...基于统计量的特征选择如果把每个特征看做一个随机变量，在不同的样本点处该随机变量可能会取到不同的值。可以用统计的方法，基于样本集的统计结果，对特征做出选择。...子集选择基于模型，我们也可以用子集选择的思路来选取特征。假设特征的维度为N，要从中选出n个（n 特征，目标是让模型在选出的特征上效果最好。...小结本文从基于统计量和基于模型两个角度，笼统地介绍了特征选择的各种方法和思路。基于统计量的特征选择，因为没有模型的参与，计算起来相对简单，可以作为一个特征预处理的过程。

9132 0

集成特征选择

以下文章来源于数据思践，作者王路情导读阅读完本文，你可以知道： 1 集成特征选择是什么 2 集成特征选择的类型 3 集成特征选择要解决的关键问题 4 集成特征选择实现的常用工具 1 集成特征选择定义...集成特征选择是融合集成学习思想和特征选择方法，它结合了多个特征选择器的输出，通常可以提高性能，使得用户不必局限于选择单一的方法。...简而言之：集成特征选择 = 集成学习 + 特征选择 ? 2 集成特征选择类型集成特征选择可以分为同构的和异构的。同构的是指采用相同基特征选择器；而异构的是指采用不同的基特征选择器。...3 集成特征选择要解决的关键问题集成特征选择要解决的关键问题，描述如下： 1 基特征选择选择器的确定 2 集成特征选择的策略，是采用同构的，还是异构的 3 集成特征选择的最终结果的合并策略 4 集成特征选择实现的常用工具...例如基于低方差移除特征；基于卡方检验和互信息的单一变量的特征选择；递归特征消除的方法。等等。关于集成特征选择，您有什么想法请留言。

1.4K1 0

xgboost特征选择

Xgboost在各大数据挖掘比赛中是一个大杀器，往往可以取得比其他各种机器学习算法更好的效果。数据预处理，特征工程，调参对Xgboost的效果有着非常重要的影响。...这里介绍一下运用xgboost的特征选择，运用xgboost的特征选择可以筛选出更加有效的特征代入Xgboost模型。...| Allstate Claims Severity比赛， https://www.kaggle.com/c/allstate-claims-severity/data 这里的训练集如下所示，有116个离散特征...（cat1-cat116）,14个连续特征（cont1 -cont14），离散特征用字符串表示，先要对其进行数值化： id cat1 cat2 cat3 cat4 cat5 cat6 cat7 cat8...0.327915 0.321570 0.605077 4 0.247408 0.24564 0.22089 0.21230 0.204687 0.202213 0.246011 xgboost的特征选择的代码如下

2.7K6 0

python 特征选择①

移除低方差的特征(Removing features with low variance) VarianceThreshold 是特征选择中的一项基本方法。它会移除所有方差不满足阈值的特征。...默认设置下，它将移除所有方差为0的特征，即那些在所有样本中数值完全相同的特征。假设我们有一个带有布尔特征的数据集，我们要移除那些超过80%的数据都为1或0的特征。...布尔特征是伯努利随机变量，该类变量的方差为： ?...[1, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 0], [1, 1]]) 果然, VarianceThreshold 移除了第一列特征...，第一列中特征值为0的概率达到了 ?

6172 0

7，特征的选择

特征工程包括特征的提取，特征的预处理，特征的选择和特征的监控等内容。本文我们聚焦如何使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。...即如何从多个特征中选择出若干有效的特征。二，特征选择概述当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。...通常来说，从两个方面考虑来选择特征：特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。...常见的特征选择方法有以下两种： Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。...三，Filter过滤法 1，方差选择法使用方差选择法，先要计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征。 ? 2，相关系数法使用相关系数法，先要计算各个特征对目标值的相关系数。

9313 2

机器学习之特征工程-特征选择

通常来说，从两个方面考虑来选择特征：特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。...scipy.stats import pearsonrfrom sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris()#选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据...#第一个参数为计算评估特征是否好的函数，该函数输入特征矩阵和目标向量，输出二元组（评分，P值）的数组，数组第i项为第i个特征的评分和P值。...sklearn.feature_selection import chi2 #选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data...K个最好的特征，返回选择特征后的数据 SelectKBest(mutual_info_classif, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target) Wrapper

2K5 0

特征选择算法实战

K-means算法是以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。...K-means的处理过程为：首先随机选择k个对象作为初始的k个簇的质心；然后将余对象根据其与各个簇的质心的距离分配到最近的簇；最后重新计算各个簇的质心。不断重复此过程，直到目标函数最小为止。...限于篇幅，只选择了上述3个特征属性进行图像绘制，从结果来看，可以很直观的观察到K-means算法分类后的情况，第一类与第一类的分类界限比较清晰。但是不容易观察到正确和错误的情况。...由于输入数据的变化，K-means分类时结果肯定是有差距的，所以单独从一个属性判断其类型是不可靠的。下面选择了单个分类时最高和最低的情况，绘制其分类属性值分布图，如下图所示： ?...，选择特征权重最大的6个属性，其正确率就达到选择所有属性的情况，因此我们可以认为特征权重最小的几个属性在乳腺癌诊断过程的作用实际可能比较小，实际有可能造成反作用，也就是这几个属性值与乳腺癌没有必然的联系

1.5K4 0

Feature selection特征选择

这部分含有围绕自动特征选择为中心的两个部分。我喜欢把这部分想成是特征关于参数调整的模拟。同样的方法使用交叉验证来找到一个合适的总体参数，我们能找到一个合适的总体特征的集合。这将使用几种不同的方法。...特征选择的一个附加好处是它能减轻数据收集的负担，想象一下你在数据的一个子集上建立模型。...在这部分，我们将拟合一个10000个特征的回归模型，但是只有1000个数据点，我们将通过单变量特征选择的方法： from sklearn import datasets X, y = datasets.make_regression...如我们所见，我们实际上保留一个在特征当中相对大的值。依靠模型的背景，我们能收紧p值，这将降低保留下来的特征的数量。另外的选项时使用VarianceThreshold（方差选择）对象。...We'll use the same scoring function from the first example, but just 20 features: 我们看到一个很小的问题并可视化特征选择如何排除确定的特征的

9500 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭