机器学习中,有哪些特征选择的工程方法?
机器学习中,有哪些特征选择的工程方法?
数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法调参只是逼近这个上限而已。
0,特征本身是否具有基础的表征能力或者判别性,例如方差筛选法。方差是衡量一个变量的离散程度(即数据偏离平均值的程度大小),变量的方差越大,就可以认为它的离散程度越大,也就是意味着这个变量对模型的贡献和作用会更明显,因此要保留方差较大的变量,反之,要剔除掉无意义的特征。方差大的变量更有可能产生对目标变量的差异判别。
1.计算每一个特征与响应变量的相关性(例如依次做特征与目标变量的t检验、曼惠特尼检验、方差分析等):工程上常用的手段有计算皮尔逊系数和互信息系数,得到相关性之后就可以排序选择特征了
机器学习中,有哪些特征选择的工程方法?相关推荐
- 机器学习中的特征——特征选择的方法以及注意点
机器学习中的特征--特征选择的方法以及注意点 https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/40019271 关于机器学习中的特征我有话要说 ...
- 机器学习中常见的过拟合解决方法
机器学习中常见的过拟合解决方法 参考文章: (1)机器学习中常见的过拟合解决方法 (2)https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9281107.html 备忘一下 ...
- 【干货】机器学习中样本比例不平衡的处理方法
推荐阅读时间:5min~12min 主要内容:机器学习中样本比例不平衡的处理方法 在机器学习中,常常会遇到样本比例不平衡的问题,如对于一个二分类问题,正负样本的比例是 10:1. 这种现象往往是由于本 ...
- 机器学习中处理缺失值的7种方法
机器学习中处理缺失值的7种方法 转载 | https://cloud.tencent.com/developer/article/1680427 作者 | Satyam Kumar 编译 | VK ...
- python特征选择的过程_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...
花费了很长时间整理编辑,转载请联系作者授权,违者必究. 特征选择(Feature selection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程.它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高 ...
- 特征选择的工程方法?
特征选择是特征工程中的重要问题(另一个重要的问题是特征提取),坊间常说:**数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已.**由此可见,特征工程尤其是特征选择在机器学习中占有相当重 ...
- 机器学习中常见的几种归一化方法以及原因
在机器学习中,数据归一化是非常重要,它可能会导致模型坏掉或者训练出一个很奇怪的模型,为了让机器学习的模型更加适合实际情况,需要对数据进行归一化处理. 1.机器学习中常用的归一化方法: 2. 不同归一化 ...
- 机器学习 贝叶斯方法_机器学习中的常客与贝叶斯方法
机器学习 贝叶斯方法 There has always been a debate between Bayesian and frequentist statistical inference. Fr ...
- 真香啊,机器学习中这3种交叉验证方法要掌握
交叉验证是机器学习中常用的一种策略,其核心是对数据集进行划分,本文介绍sklearn中的3种交叉验证时划分数据集的方法: KFold StratifiedKFold GroupKFold 这里来举例说 ...
最新文章
- web布局最实用的12条css技巧
- HDOJ(1115)多边形重心
- JZOJ_3928. 射击 (Standard IO)
- Mysql 报错:Unknown collation: ‘utf8mb4_0900_ai_ci‘
- QT调用OpenCV
- LimeSDR实验教程(5) WiFi解调
- CSS盒模型与box-sizing详解
- oracle中number的用法,Oracle Number数字
- 前端学习图谱与新奇趣玩之前端Q直播回顾
- linux进程监控及管理
- 求分子分母最大公约数c语言,怎么求两个分数的最大公约数?
- 输入10个互不相同的数字并分成5对,问有多少种分法。
- python-20180103-1
- 我的(此)电脑里面除了磁盘以外,多了一个CD驱动器,删除方法,亲测有效
- 如何提高项目交付效率
- 红色的反色是青色引申出PS怎么反色之教程
- 算法的时间与空间复杂度介绍
- Mysql 单表查询where初识
- 弹性盒子flex轴的说明
- 2黄计算机技术,网络消费中的计算机技术黄录飞(原稿)