R语言基于LASSO进行特征筛选(feature selection)
R语言基于LASSO进行特征筛选(feature selection)
对一个学习任务来说,给定属性集,有些属性很有用,另一些则可能没什么用。这里的属性即称为“特征”(feature)。对当前学习任务有用的属性称为“相关特征”(relevant feature)、没什么用的属性称为“无关特征”(irrelevant feature)。从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程,即“特征选择”(feature selection)
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。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,应当优选选择。除方差法外,本文介绍的其他方法均从相关性考虑。 根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3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。Wrapper:包装法,根据目标函数(通常是预测效果评分),每次选择若干特征,或者排除若干特征。Embedded:嵌入法,先使用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法,但是是通过训练来确定特征的优劣。
特征选择的目的
1.简化模型,使模型更易于理解:去除不相关的特征会降低学习任务的难度。并且可解释性能对模型效果的稳定性有更多的把握
2.改善性能:节省存储和计算开销
R语言基于LASSO进行特征筛选(feature selection)相关推荐
- R语言基于线性回归(Linear Regression)进行特征筛选(feature selection)
R语言基于线性回归(Linear Regression)进行特征筛选(feature selection) 对一个学习任务来说,给定属性集,有些属性很有用,另一些则可能没什么用.这里的属性即称为&qu ...
- R语言基于Boruta进行机器学习特征筛选(Feature Selection)
R语言基于Boruta进行机器学习特征筛选(Feature Selection) 对一个学习任务来说,给定属性集,有些属性很有用,另一些则可能没什么用.这里的属性即称为"特征"(f ...
- R语言基于机器学习算法进行特征筛选(Feature Selection)
R语言基于机器学习算法进行特征筛选(Feature Selection) 对一个学习任务来说,给定属性集,有些属性很有用,另一些则可能没什么用.这里的属性即称为"特征"(featu ...
- R语言基于信息价值IV(Information Value)和证据权重WOE(Weights of Evidence)进行特征筛选(feature selection)
R语言基于信息价值IV(Information Value)和证据权重WOE(Weights of Evidence)进行特征筛选(feature selection) 对一个学习任务来说,给定属性集 ...
- R语言基于模拟退火(Simulated Annealing)进行特征筛选(feature selection)
R语言基于模拟退火(Simulated Annealing)进行特征筛选(feature selection) 特征选择的目的 1.简化模型,使模型更易于理解:去除不相关的特征会降低学习任务的难度.并 ...
- R语言基于DALEX包进行特征筛选(feature selection)
R语言基于DALEX包进行特征筛选(feature selection) 对一个学习任务来说,给定属性集,有些属性很有用,另一些则可能没什么用.这里的属性即称为"特征"(featu ...
- R语言基于遗传算法(Genetic Algorithm)进行特征筛选(feature selection)
R语言基于遗传算法(Genetic Algorithm)进行特征筛选(feature selection) 特征选择的目的 1.简化模型,使模型更易于理解:去除不相关的特征会降低学习任务的难度.并且可 ...
- R语言基于递归特征消除RFE(Recursive Feature Elimination)进行特征筛选(feature selection)
R语言基于递归特征消除RFE(Recursive Feature Elimination)进行特征筛选(feature selection) 对一个学习任务来说,给定属性集,有些属性很有用,另一些则可 ...
- R语言基于逐步回归(Stepwise regression)进行特征筛选(feature selection)
R语言基于逐步回归(Stepwise regression)进行特征筛选(feature selection) 对一个学习任务来说,给定属性集,有些属性很有用,另一些则可能没什么用.这里的属性即称为& ...
最新文章
- 使用tag标签是SEO优化的重要性是什么?
- 【机器视觉】 dev_map_var算子
- java string 不变_为什么String在java中是不可变的?
- 计算机地址码特点,电脑摇头灯的地址码的设定问题你必须要注意的
- 3-15 《元编程》第6章 3-16 hook method
- 书籍《智能交通》-观后感-2021年12月-下期分享
- sklearn对三维矩阵降维代码实现
- css a4纸_一把刀、一张2毛钱的纸,刻出的动物太逼真,一幅卖上千美元
- 《软件需求》学习笔记
- springboot项目启动类报错
- 社交App系统架构--自己亲手写的App系统(含github源码)
- 8279c语言编程,可编程键盘/显示接口芯片8279应用浅析
- 计算机博士、加班到凌晨也要化妆、段子手……IT 女神驾到!
- DynaSLAM源码笔记-检测动态物体部分梳理
- 你以为的匿名评价,原来并没真的匿名
- 模态综合医疗时间序列数据:REAL-VALUED (MEDICAL) TIME SERIES GENERATION WITH RECURRENT CONDITIONAL GANS
- Fluent UDF 获取组分传输模型中的摩尔分数或分压力
- html网页制作浮动框架,浮动框架在网页制作中使用技巧.doc
- JS TS 给函数注释的规范
- 数字电子技术复习第一章
热门文章
- 13 Java程序员面试宝典视频课程之容器
- 06 Java程序员面试宝典视频课程之Javascript
- MapReduce统计排序和HDFS的读写
- 算法笔记-链相关、链的基础、单链双链环链、链的各种功能实现、链的算法题、面试题以及算法优化方法(多)、C#
- java中application后缀_编译JavaApplication源程序文件将产生相应的字节码文件,这些字节码文件的扩展名为...
- 计算机书籍-Exploring Cloud Computing免费电子书
- python处理csv文件缺失值_python处理数据中缺失值
- 3D 人体姿态估计简述
- 腾讯/字节/华为/旷视 2022届实习面经—计算机视觉方向
- 基于改进的点对特征的6D位姿估计