特征选择& kNN中的重要特征 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

LightGBM中的特征选择与重要性评估

导言在机器学习任务中，特征选择是提高模型性能和减少过拟合的重要步骤之一。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，提供了内置的特征重要性评估功能，帮助用户选择最重要的特征进行模型训练。...本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行特征选择与重要性评估，并提供相应的代码示例。加载数据首先，我们需要加载数据集并准备数据用于模型训练。...根据特征重要性评估结果，我们可以选择最重要的特征用于模型训练。...我们加载了数据集并准备了数据，然后训练了一个基础模型并得到了特征的重要性评估结果。最后，我们根据特征重要性选择了最重要的特征用于模型训练。...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用LightGBM进行特征选择与重要性评估。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定的特征选择和模型训练需求。

1.4K1 0

传统特征选择（非因果特征选择）和因果特征选择的异同

一、传统特征选择传统特征选择（非因果特征选择）。定义：传统特征选择，也称为非因果特征选择，主要关注于从原始特征中识别出对预测模型构建或数据理解有用的特征子集。...这类方法不考虑特征之间的因果关系，而是通过评估特征与目标变量之间的相关性来进行选择。特点：基于相关性：传统特征选择方法通常基于特征与目标变量之间的相关性或依赖性来评估特征的重要性。...在实际应用中，由于简单高效，传统特征选择方法得到了广泛应用，特别是在处理大量数据而计算资源有限的情况下。然而，在需要深入理解特征与目标变量之间因果关系时，因果特征选择方法则提供了更深层次的洞察。...尽管因果特征选择在数据集较小、维度较高时可能遭遇计算瓶颈，但传统特征选择方法则不受此限制。总的来说，在需要因果解释的场景，如疾病基因的识别或政策效果的评估中，因果特征选择具有显著优势。...然而，在数据预处理和快速模型构建等场景中，传统特征选择方法可能更为合适。

2290 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

特征工程之特征选择

这个特征集合有时候也可能很大，在尝试降维之前，我们有必要用特征工程的方法去选择出较重要的特征结合，这些方法不会用到领域知识，而仅仅是统计学的方法。　　　　最简单的方法就是方差筛选。...在sklearn中，可以使用chi2这个类来做卡方检验得到所有特征的卡方值与显著性水平P临界值，我们可以给定卡方值阈值，选择卡方值较大的部分特征。　　　　...递归消除特征法使用一个机器学习模型来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的对应的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。在sklearn中，可以使用RFE函数来选择特征。　　　　...在sklearn中，使用SelectFromModel函数来选择特征。　　　　最常用的是使用L1正则化和L2正则化来选择特征。...也不是，一般来说，可以得到特征系数coef或者可以得到特征重要度(feature importances)的算法才可以做为嵌入法的基学习器。 3.

1.1K2 0

特征选择与特征抽取

，如组合不同的属性得新的属性，这样就改变了原来的特征空间；而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集，是一种包含的关系，没有更改原始的特征空间。...能够对模型有更好的理解和解释特征选择的方法主要有三种方法： 4.1.1、Filter方法其主要思想是：对每一维的特征“打分”，即给每一维的特征赋予权重，这样的权重就代表着该维特征的重要性...这句话并不是很好理解，其实是讲在确定模型的过程中，挑选出那些对模型的训练有重要意义的属性。主要方法：正则化，岭回归就是在基本线性回归的过程中加入了正则项。 5....总结特征选择不同于特征提取，特征和模型是分不开，选择不同的特征训练出的模型是不同的。在机器学习=模型+策略+算法的框架下，特征选择就是模型选择的一部分，是分不开的。...我们可以拿正则化来举例，正则化是对权重约束，这样的约束参数是在模型训练的过程中确定的，而不是事先定好然后再进行交叉验证的。

1.8K3 1

机器学习中的特征选择

为什么要做特征选择在实际业务中，用于模型中的特征维度往往很高，几万维，有的一些CTR预估中维度高达上亿维，维度过高会增大模型计算复杂度，但是在这么多维数据中，并不是每个特征对模型的预测都是有效果的，所以需要利用一些方法去除一些不必要特征...单变量特征是基于单一变量和目标y之间的关系，通过计算某个能够度量特征重要性的指标，然后选出重要性Top的K个特征。...递归式消除特征递归式消除特征(RFE)是指，将全部特征都丢到给定的模型里面，模型会输出每个特征的重要性，然后删除那些不太重要的特征；把剩下的特征再次丢到模型里面，又会输出各个特征的重要性，再次删除；如此循环...##所选择的（重要性最高的）特征被分配为等级1，被删除的特征显示其原始的位置。...1.基于L1正则化的特征提取使用L1正则化的线性模型会得到一个稀疏权值矩阵，即生成一个稀疏模型：该模型的大多数系数为0，即特征重要性为0，这个时候可以利用 SelectFromModel方法选择非零系数所对应的特征

2.2K5 0

特征工程（上）- 特征选择

我们也按这3个部分，并结合自己的具体实践，用3篇文章来和大家聊一下特征工程的相关问题。本篇文章，我们讨论一下特征选择。特征选择指的是，在全部的特征中，挑选出对最终的机器学习任务有用的特征。...整体来讲，从特征选择的过程中有没有模型的参与，可以将特征选择的方法分为，基于统计量的选择和基于模型的选择。（在本文的讨论中，默认所有的特征取值已经去除量纲的影响，或者说已经做过归一化处理。）...因为模型的线性结构，某个维度上的特征如果对应的参数绝对值大，这个维度的特征就相对重要；反之，参数绝对值小，则特征相对不重要。...对基于树结构的模型，如决策树、梯度提升树、随机森林和XGBoost等，每一颗树的生成过程，都对应了一个特征选择的过程。如上面关于信息增益一段的描述，可以对模型中涉及的树求平均，来表示特征的重要程度。...解决组合爆炸问题，最常用的思路就是贪心策略（比如，决策树的生成过程中要选择切分特征和切分点，也是组合爆炸问题），常见的有前向搜索和反向搜索两种思路。

9132 0

特征选择

特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。...K个最好的特征，返回选择特征后的数据 X_new = SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(X, y) sklearn.feature_selection模块中的类可以用于样本集中的特征选择...VarianceThreshold是特征选择的简单基线方法。它删除方差不符合某个阈值的所有特征。默认情况下，它会删除所有零差异特征，即所有样本中具有相同值的特征。...先选定特定算法，一般会选用普遍效果较好的算法，例如Random Forest， SVM， kNN等等。...基于惩罚项的特征选择法通过L1正则项来选择特征：L1正则方法具有稀疏解的特性，因此天然具备特征选择的特性，但是要注意，L1没有选到的特征不代表不重要，原因是两个具有高相关性的特征可能只保留了一个，如果要确定哪个特征重要应再通过

1K4 0

特征选择

01 为什么要做特征选择？我们研究特征选择，有这些好处： 1 大数据时代，数据挖掘和机器学习的一大挑战就是维数灾难，特征选择是缓解维数灾的一种有效方法。...2 通过特征选择，可以建立有效的模型，避免过拟合，提升模型能。 3 对高维数据做处理和分析时，使用特征选择，可以减少内存的空间和降低算力成本。...4 做特征选择，可以降低数据获取的难度和成本，也有利于数据的理解。总之，我们可以从数据的整个链，即数据的获取，数据存储，数据处理，数据分析和挖掘，数据应用来思考特征选择所带来的价值和意义。...你会发现，对数据做特征选择，对于数据链的各个环节都有益处。 02 特征选择是什么？特征选择是针对所要解决的特定问题从原始特征集选择或者搜索到一个最佳的特征子集。...如何得到这个最佳特征子集，那就是特征选择的方法或者算法要做的事情。 03 怎么做特征选择？前面已经提到了，通过特征选择方法或者算法从数据的原始特征集中获得最佳的特征子集。如何来度量这个“最佳”？

5043 0

特征选择

原理实现：在不同的特征子集上运行训练模型，不断地重复，最终汇总特征选择的结果。比如可以统计某个特征被认为是重要特征的频率（被选为重要特征的次数除以它所在的子集被测试的次数）。...这个过程中特征被消除的次序就是特征的排序，实际上这是一种寻找最优特征子集的贪心算法。优缺点 RFE的稳定性很大程度上取决于在迭代选择的时候，选择哪一种模型。...有些机器学习方法本身就具有对特征进行打分的机制，或者很容易将其运用到特征选择任务中，例如回归模型，SVM，树模型(决策树、随机森林)等等 5.4.1.线性模型工作原理越是重要的特征在模型中对应的系数就会越大...AGE'), (0.0117, 'B'), (0.0051, 'INDUS'), (0.0036, 'RAD'), (0.001, 'ZN'), (0.0008, 'CHAS')] # 通过sklearn中的随机森林返回特征的重要性...算法原理如下： (1)在占比少的类别 B 中随机抽取一个样本 a，从 a 的最近邻 k 个数据中又随机选择一个样本 b。

1.3K3 2

属性的重要特征

1.使用属性能避免非法数据（1）实践用法:通常在get或set方法中添加需要的业务逻辑（2）相当于数据库中的“约束”，因为约束是保证数据有效性的最后一个屏障 2.可以设置只读属性（1）有些属性为了保护数据...，我们可以设置成只读，而不能赋值（2）方法：将set()方法去掉即可（3）经验：可以替代readonly 3.属性可以单独存在（1）有时候某一个属性值可能不是直接返回一个对应私有字段的值，而是调用一些方法

4042 0

特征选择：11 种特征选择策略总结

将模型优化为足够复杂以使其性能可推广，但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。 “特征选择”意味着可以保留一些特征并放弃其他一些特征。...本文的目的是概述一些特征选择策略：删除未使用的列删除具有缺失值的列不相关的特征低方差特征多重共线性特征系数 p 值方差膨胀因子 (VIF) 基于特征重要性的特征选择使用 sci-kit...到目前为止，我已经展示了在实现模型之前应用的特征选择策略。这些策略在第一轮特征选择以建立初始模型时很有用。但是一旦构建了模型，就可以获得有关模型性能中每个特征的适应度的更多信息。.../拆分处的重要性。...由于随机森林分类器有很多估计量（例如上面例子中的 200 棵决策树），可以用置信区间计算相对重要性的估计值。

9963 0

特征选择

01 为什么要进行特征选择我们在现实任务中经常会遇到维数灾难的问题，这是由于属性过多而造成的，若能从中选择出重要的特征，使得后续学习过程仅需在一部分特征上构建模型，则维数灾难问题会大为减轻。...chi2 # 选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target) 互信息法互信息可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量...(), n_features_to_select=2).fit_transform(iris.data, iris.target) 04 嵌入式（Embedding）在过滤式和包裹式特征选择方法中，...特征选择过程与学习器训练过程有明显的分别；与此不同的是，嵌入式特征选择是将特征选择过程与学习器训练过程融为一体，两者在同一个优化过程中完成，即在学习器训练过程中自动的进行了特征选择。...同样我们也可以使用树模型进行特征的选择，树模型中的GBDT就是一个很好的例子，代码的实现方式如下： from sklearn.feature_selection import SelectFromModel

5683 0

特征选择：11 种特征选择策略总结

本文的目的是概述一些特征选择策略：删除未使用的列删除具有缺失值的列不相关的特征低方差特征多重共线性特征系数 p 值方差膨胀因子 (VIF) 基于特征重要性的特征选择使用 sci-kit...到目前为止，我已经展示了在实现模型之前应用的特征选择策略。这些策略在第一轮特征选择以建立初始模型时很有用。但是一旦构建了模型，就可以获得有关模型性能中每个特征的适应度的更多信息。.../拆分处的重要性。...由于随机森林分类器有很多估计量（例如上面例子中的 200 棵决策树），可以用置信区间计算相对重要性的估计值。...前向选择技术从 0 特征开始，然后添加一个最大程度地减少错误的特征；然后添加另一个特征，依此类推。向后选择在相反的方向上起作用。

8833 1

特征选择：11 种特征选择策略总结！

本文的目的是概述一些特征选择策略：删除未使用的列删除具有缺失值的列不相关的特征低方差特征多重共线性特征系数 p 值方差膨胀因子 (VIF) 基于特征重要性的特征选择使用 sci-kit...到目前为止，我已经展示了在实现模型之前应用的特征选择策略。这些策略在第一轮特征选择以建立初始模型时很有用。但是一旦构建了模型，就可以获得有关模型性能中每个特征的适应度的更多信息。.../拆分处的重要性。...由于随机森林分类器有很多估计量（例如上面例子中的 200 棵决策树），可以用置信区间计算相对重要性的估计值。...前向选择技术从 0 特征开始，然后添加一个最大程度地减少错误的特征；然后添加另一个特征，依此类推。向后选择在相反的方向上起作用。

1.4K4 0

机器学习中的特征——特征选择的方法以及注意点

关于机器学习中的特征我有话要说在这次校园招聘的过程中，我学到了很多的东西，也纠正了我之前的算法至上的思想，尤其是面试百度的过程中，让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法，机器学习是一个过程...能够对模型有更好的理解和解释三、特征选择的方法主要有三种方法： 1、Filter方法其主要思想是：对每一维的特征“打分”，即给每一维的特征赋予权重，这样的权重就代表着该维特征的重要性...这句话并不是很好理解，其实是讲在确定模型的过程中，挑选出那些对模型的训练有重要意义的属性。 ...总结以及注意点这篇文章中最后提到了一点就是用特征选择的一点Trap。个人的理解是这样的，特征选择不同于特征提取，特征和模型是分不开，选择不同的特征训练出的模型是不同的。...在机器学习=模型+策略+算法的框架下，特征选择就是模型选择的一部分，是分不开的。这样文章最后提到的特征选择和交叉验证就好理解了，是先进行分组还是先进行特征选择。

1.4K2 0

机器学习中的特征——特征选择的方法以及注意点

关于机器学习中的特征我有话要说在这次校园招聘的过程中，我学到了很多的东西，也纠正了我之前的算法至上的思想，尤其是面试百度的过程中，让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法，机器学习是一个过程，这样的过程包括数据处理...能够对模型有更好的理解和解释三、特征选择的方法主要有三种方法： 1、Filter方法其主要思想是：对每一维的特征“打分”，即给每一维的特征赋予权重，这样的权重就代表着该维特征的重要性...这句话并不是很好理解，其实是讲在确定模型的过程中，挑选出那些对模型的训练有重要意义的属性。 ...总结以及注意点这篇文章中最后提到了一点就是用特征选择的一点Trap。个人的理解是这样的，特征选择不同于特征提取，特征和模型是分不开，选择不同的特征训练出的模型是不同的。...在机器学习=模型+策略+算法的框架下，特征选择就是模型选择的一部分，是分不开的。这样文章最后提到的特征选择和交叉验证就好理解了，是先进行分组还是先进行特征选择。

7299 0

Python机器学习中的特征选择

不相关或部分相关的特征可能会对模型性能产生负面影响。在这篇文章中，您将会了解自动特征选择技术，您可以使用scikit-learn在Python中准备机器学习(所使用的)数据。让我们开始吧。...特征选择特征选择是一个过程，您可以自动选择数据中您感兴趣的对预测变量或输出贡献(影响)最大的特征。...您可以在scikit-learn文档中了解有关RFE类的更多信息。下面的例子使用了逻辑回归算法的RFE来选择前3个特征。算法的选择并不重要，只要它是熟练和一致的。...您了解了使用scikit-learn在Python中准备机器学习数据的特征选择。...您了解了4种不同的自动特征选择技术：单因素特征选择。递归特征消除。主成分分析。特征重要性。

4.5K7 0

7，特征的选择

特征工程包括特征的提取，特征的预处理，特征的选择和特征的监控等内容。本文我们聚焦如何使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。...即如何从多个特征中选择出若干有效的特征。二，特征选择概述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和模型进行训练。...常见的特征选择方法有以下两种： Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。...三，Filter过滤法 1，方差选择法使用方差选择法，先要计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征。 ? 2，相关系数法使用相关系数法，先要计算各个特征对目标值的相关系数。...2，基于树模型的特征选择法树模型中GBDT也可用来作为基模型进行特征选择，使用feature_selection库的SelectFromModel类结合GBDT模型，来选择特征的代码如下： ?

9313 2

集成特征选择

以下文章来源于数据思践，作者王路情导读阅读完本文，你可以知道： 1 集成特征选择是什么 2 集成特征选择的类型 3 集成特征选择要解决的关键问题 4 集成特征选择实现的常用工具 1 集成特征选择定义...集成特征选择是融合集成学习思想和特征选择方法，它结合了多个特征选择器的输出，通常可以提高性能，使得用户不必局限于选择单一的方法。...简而言之：集成特征选择 = 集成学习 + 特征选择 ? 2 集成特征选择类型集成特征选择可以分为同构的和异构的。同构的是指采用相同基特征选择器；而异构的是指采用不同的基特征选择器。...3 集成特征选择要解决的关键问题集成特征选择要解决的关键问题，描述如下： 1 基特征选择选择器的确定 2 集成特征选择的策略，是采用同构的，还是异构的 3 集成特征选择的最终结果的合并策略 4 集成特征选择实现的常用工具...1）fscnca，利用邻域成分分析进行特征选择分类；2）fsrnca，利用邻域成分分析进行特征选择回归；3）relieff，利用ReliefF算法获得变量的重要性分析。等等。

1.4K1 0

数学建模过程中的特征选择：scikit-learn--Feature selection(特征选择)

Univariate feature selection：单变量的特征选择单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标，根据该指标来判断哪些指标重要。剔除那些不重要的指标。...sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法： SelectKBest和SelectPercentile比较相似，前者选择排名排在前n个的变量，后者选择排名排在前n%的变量...Recursive feature elimination：循环特征选择不单独的检验某个变量的价值，而是将其聚集在一起检验。...通过该算法计算所有子集的validation error。选择error最小的那个子集作为所挑选的特征。这个算法相当的暴力啊。...Tree-based feature selection：决策树特征选择基于决策树算法做出特征选择参考直通车：http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html

2.5K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭