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机器学习:如果任何一个特征与标签(目标)没有相关性，该怎么办？

如果任何一个特征与标签（目标）没有相关性，可以考虑以下几种方法来处理：

特征选择（Feature Selection）：通过选择与标签相关性较高的特征，剔除与标签相关性较低的特征。常用的特征选择方法有过滤法、包装法和嵌入法等。过滤法通过统计方法或相关性分析等筛选特征；包装法通过训练模型进行特征子集搜索；嵌入法则是在模型训练过程中自动选择特征。
特征变换（Feature Transformation）：将原始特征转换为新的特征空间，使得新的特征与标签之间具有相关性。常用的特征变换方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
数据增强（Data Augmentation）：通过增加样本数量或生成合成样本来改善特征与标签之间的相关性。例如，对于图像分类任务，可以通过旋转、翻转、缩放等方式增加样本数量。
调整模型参数：如果特征与标签之间的相关性较低，可能是因为模型参数选择不合适。可以尝试调整模型的超参数，如学习率、正则化参数等，以改善模型的性能。

总之，当任何一个特征与标签没有相关性时，需要综合考虑特征选择、特征变换、数据增强和模型参数调整等方法，以提高模型的性能和准确性。

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机器学习法则：ML工程的最佳实践

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GMNN: Graph Markov Neural Networks

对这种关系数据建模是机器学习中的一个重要的研究课题。这一课题涵盖了各种应用，如实体分类，链接预测和链接分类。...2.2 GNN 与SRL方法不同，GNN方法简单地忽略了对象标签的相关性和依赖性，具体而言，标签的联合分布可以表达为： ? 基于该公式，GNN独立地推断每个对象n的标签分布 ? 。...然而，这种实现方式存在的问题在于：在半监督学习的场景下，有标签的节点往往比较稀少，因而在一个有标签节点的周边邻居可能都没有标签。...与之相对的是，pφ不仅利用邻居节点的属性还利用邻居节点的标签作为输入特征，如果邻居节点没有标签，则采用 qθ预测的标签作为输入特征。...标签传播方法与该框架有一定的相关性。标签传播方法也是通过组合周围的标签来更新每个对象的标签。然而，标签传播方法以固定和线性方式传播标签，而 ? 是通过可学习和非线性的方式传播的。

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多标签图像分类综述

2 传统机器学习算法机器学习算法主要包括两个解决思路： (1) 问题迁移，即将多标签分类问题转化为单标签分类问题，如将标签转化为向量、训练多个分类器等； (2) 根据多标签特点，提出新的适应性算法，包括...该算法的简要思路是：首先定义函数s(x)是样本x的标签集的规模大小，然后定义rk(x)=wkTx+bk，如果求得的rk(x)值在最大的s(x)个元素(r1(x),...rQ(x))之间，则认为该样本x选中该标签...首先利用CNN对输入图像进行训练，得到相应的特征，然后将图片对应的特征投影到与标签一致的空间中，在该空间利用RNN进行单词的搜索训练。...该模块可以对CNN的特征进行导向处理，从而获取特征的位置信息，并计算位置信息和标签之间的相关性。...(2) 多标签分类往往没有考虑类别之间的相关性，如房子大概率不会出现老虎、海洋上不太可能出现汽车。

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你可能过于高估了机器学习算法能力，带你解读鲜为人知的数据泄露问题

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特征选择：8 种常见的特征过滤法

只选择合适的特征有助于减少出现没有实际意义的相关性的几率。 3、增加模型可读性根据成千上万个特征创建的模型来解答一个问题，对计算机来说很容易，但模型对我们自己来说就晦涩无比。...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。...features.values X = array.astype(int) Y = dataset['Adj Close'].values.astype(int) 过滤法过滤方法通常用作预处理步骤，特征选择完全独立于任何机器学习算法...比如一个特征本身的方差很小，就表示样本在这个特征上基本没有差异，可能特征中的大多数值都一样，甚至整个特征的取值都相同，那这个特征对于样本区分没有什么作用。...和卡方过滤一样，我们希望选取p值小于0.05或0.01的特征，这些特征与标签时显著线性相关的，而p值大于 0.05或0.01的特征则被我们认为是和标签没有显著线性关系的特征，应该被删除。

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大规模特征组合影响机器学习排序效果的一个核心因素就是特征。特别是当使用线性模型时（如逻辑回归），对模型效果影响较大的，是特征组合，也就是特征的表达能力。...多目标机器学习排序通常的ctr预估排序，只以点击率为目标。而热门微博业务会有多个目标，所以需要考虑多目标的排序。实践表明，多个目标之间往往没有很强的正相关关系。...因此，如何在排序模型中兼顾多个目标，使得每个目标都有增长，就非常重要。在热门微博的机器学习排序中，我们实验了两种方法：每个目标各自使用一个模型，做模型融合。...图3 多目标机器学习模型的融合模型融合后，以提升所有正向行为的概率为总目标，给各个模型分配以不同的权重。该方法的优点在于，分别建模不同的目标，以快速的多组实验来调整权重，以找到权重参数的更优解。...表3 通过样本标注不同权重，一个模型兼顾多个目标该方法通过对不同正向行为给予不同权重，将多目标问题转化为单目标问题。

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开发丨谷歌机器学习白皮书全解析 43 条黄金法则（四）

AI 科技评论按：此白皮书为谷歌总结的机器学习（ML）最优实践方法，浓缩了其多年技术积累与经验，尤其是 YouTube、Google Play 和 Google+ 等平台背后的 ML 算法开发、维护经历...如果目标之间不搭，并成为问题，就不要在新特征上浪费时间当达到度量瓶颈，你的团队开始关注 ML 系统目标范围之外的问题。如同之前提到的，如果产品目标没有包括在算法目标之内，你就得修改其中一个。...这样的环境下，一个能快速创建新特征的工程师能稳定输出一系列产品发布。有一种叫“多目标学习”（multiobjective learning）的机器学习开始解决这一问题。...但连续几个季度的发布，你都没有看到核心指标有超过 1% 的提升。现在怎么办？你已经到了为不同寻常（AI 科技评论注：很不一样）的特征，创建基础设施的时候了。...你或许需要使用深度学习。开始调整你对投资回报的期望，并作出相应努力。如同所有工程项目，你需要平衡新增加的特征与提高的复杂度。 42.

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