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    狗狗求职记:AI 面试、人类辅助,美研究所利用 628 只拉布拉多数据,提升嗅觉检测犬选拔效率

    该研究还使用主成分分析 (PCA) 和交叉验证的递归特性消除 (RFECV),来确定影响嗅觉检测犬表现的重要行为特性。...其中,PCA 是一种统计技术,通过识别最重要的变量来降低数据维度;RFECV 是一种机器学习算法,它通过递归消除不重要的特性,从而筛选出最重要的特性。...影响特性:占有特性、信心、H2 影响较大 研究人员使用主成分分析 (PCA) 和交叉验证的递归特征消除 (RFECV) 来确定哪些特性对不同时间点的预测最为重要。...递归特征消除 (RFECV) 是一种特征选择技术,它通过增加或移除特定特征变量,获得能够最大化模型性能的最优组合变量。在该研究中,RFECV 与随机森林结合使用。...表 3: 交叉验证的递归特征消除 (RFECV) 结果 a: 机场航站楼测试 b: 环境测试 数值表示各个特征出现的百分比,范围从 0 到 100。 特征缩写与表 1 对应。

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    专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册:特征选择(四)

    其提供了两个函数来实现这一方法,一个是RFE,另一个是RFECV。与RFE函数相比,REFCV使用交叉验证的结果来选择最优的特征数量,而在RFE中,要选择的特征数量由用户预定义。...ExtraTreesRegressor(n_estimators=25) selector = RFE(estimator = clf, n_features_to_select = 4, step = 1) # 与RFECV...selector.support_] # 转换训练集 assert np.array_equal(transformed_test, test_set[:,[0,5,6,7]]) # 选择了第一个,第六个,第七个及第八个变量 # RFECV...函数 演示 import numpy as np from sklearn.feature_selection import RFECV # 直接载入数据集 from sklearn.datasets...import ExtraTreesRegressor # 使用ExtraTrees 模型作为示范 clf = ExtraTreesRegressor(n_estimators=25) selector = RFECV

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