网站后台html模板,网站链接失效怎么做,中国最好的公关公司,wordpress相册居中参考#xff1a; Feature selection
1. 移除低方差的特征
方差低#xff0c;说明变化不大。 将特征方差值小于一定值的特征移除
单变量特征分析
通过单特征分析#xff0c;选择最好的#xff08;前k个#xff09;的特征#xff0c;scikit-learn 提供的方法有#x…参考 Feature selection¶
1. 移除低方差的特征
方差低说明变化不大。 将特征方差值小于一定值的特征移除
单变量特征分析
通过单特征分析选择最好的前k个的特征scikit-learn 提供的方法有 SelectKBest removes all but the highest scoring features SelectPercentile removes all but a user-specified highest scoring percentage of featuresusing common univariate statistical tests for each feature: false positive rate SelectFpr, false discovery rate SelectFdr, or family wise error SelectFwe. GenericUnivariateSelect allows to perform univariate feature selection with a configurable strategy. This allows to select the best univariate selection strategy with hyper-parameter search estimator.
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_classif
X, y load_iris(return_X_yTrue)
X.shape
X_new SelectKBest(f_classif, k2).fit_transform(X, y)
X_new.shapeexample
https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/feature_selection/plot_feature_selection.html#sphx-glr-download-auto-examples-feature-selection-plot-feature-selection-py
递归特征消除
给定一个为特征分配权重的外部估计器(例如线性模型的系数)递归特征消除(RFE)的目标是通过递归地考虑越来越小的特征集来选择特征。首先在初始特征集上训练估计器并通过任何特定属性(如coef_ feature_importances_)或可调用属性获得每个特征的重要性。然后从当前特征集中修剪最不重要的特征。该过程在已修剪的集合上递归重复直到所需的数目。
使用SelectFromMode进行特征选择
SelectFromModel是一个元转换器可以与任何通过特定属性(如coef_ feature_importances_)或在拟合后通过一个可调用的importance_getter来为每个特性分配重要性的估计器一起使用。如果特征值的相应重要性低于所提供的阈值参数则认为特征不重要并将其删除。除了以数字方式指定阈值之外还有使用字符串参数查找阈值的内置启发式方法。可用的启发式方法是“平均值”、“中位数”和它们的浮点倍数如“0.1*mea”。
