标签:特征选择

数据挖掘

随机森林进行特征重要性度量的详细说明

xsmile 发布于 2017-07-17

来自 宋兵乙的博客 特征选择方法中,有一种方法是利用随机森林,进行特征的重要性度量,选择重要性较高的特征。下面对如何计算重要性进行说明。 1 特征重要性​度量 计算某个特征X的重要性时,具体步骤如下: 1)对每一颗决策树,选择相应的袋外数据(out of bag,OOB)​计算袋...

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数据挖掘

特征选择, 经典三刀

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xsmile 发布于 2016-11-25

特约作者:史春奇 数据应用学院 特征选择(Feature Selection,FS)和特征抽取(Feature Extraction, FE)是特征工程(Feature Engineering)的两个重要的方面。 ?他们之间最大的区别就是是否生成新的属性。 ?FS仅仅对特征进行排...

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R

R语言之-caret包应用

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xsmile 发布于 2016-03-02

http://xccds1977.blogspot.hk/2011/09/caret.html 说明:图形只是小编后期加的,跟文字描述并不一致,仅供参考。 caret包应用之一:数据预处理 在进行数据挖掘时,我们会用到R中的很多扩展包,各自有不同的函数和功能。如果能将它们综合起来...

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数据挖掘

结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法

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xsmile 发布于 2015-12-23

作者:Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合...

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