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

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...

数据挖掘

特征选择, 经典三刀

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...

R

R语言之-caret包应用

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...

数据挖掘

机器学习算法需要注意的一些问题

来自 http://blog.csdn.net/xmu_jupiter/article/details/47108523 对于机器学习的实际运用,光停留在知道了解的层面还不够,我们需要对实际中容易遇到的一些问题进行深入的挖掘理解。我打算将一...

数据挖掘

结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法

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...