285 天前 / hyper0x
选自GitHub 机器之心编译 参与：Panda 鉴于特征选择在机器学习过程中的重要性，数据科学家 William Koehrsen 近日在 GitHub 上公布了一个特征选择器 Python 类，帮助研究者更高效地完成特征选择。本文是 Koehrsen 写的项目介绍及案例演示文章。 项目地址：https://github.com/WillKoehrsen/...
617 天前 / jacksu
一个基本的数据挖掘场景如下：从上面的数据挖掘场景可知，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...
701 天前 / dantezhao
一、 特征选择的几个常见问题为什么？（1）降低维度，选择重要的特征，避免维度灾难，降低计算成本（2）去除不相关的冗余特征（噪声）来降低学习的难度，去除噪声的干扰，留下关键因素，提高预测精度（3）获得更多有物理意义的，有价值的特征不同模型有不同的特征适用类型？（1）lr模型适用于拟合离散特征（见附录）（2）gbdt模型适用于拟合连续数值特征（3）一般说来，特征...