数据分析师通常为了某些任务需要计算特征重要度。特征重要度可以帮助使用者了解数据中是否存在偏差或者模型中是否存在缺陷。并且特征重要度可用于理解底层流程和做出业务决策。模型最重要的特性可能会给我们进一步的特征工程提供灵感。
特征重要性评分是一种为输入特征评分的手段，其依据是输入特征在预测目标变量过程中的有用程度。
在本文中，重点介绍特征选择方法基于评估机器学习模型的特征重要性在各种不可解释(黑盒)及可解释机器学习方法上的表现。比较了CART、Optimal Trees、XGBoost和SHAP正确识别相关特征子集的能力。
特征选择是推荐系统中的重要技术，最新的研究中，自适应特征选择(AdaFS)因其可自适应地为每个数据实例选择特征，在推荐系统中表现良好的性能。然而这种方法仍然有局限性，它的选择过程很容易偏向于经常出现的主要特征。
来源：DeepHub IMBA 本文约1800字，建议阅读5分钟 在这篇文章中，我们演示了正确执行特征选择的实用程序。 当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。文献中最著名的是基于过滤器和基于包装器的技术。在基于过滤器的过程中，无监督算法或统计数据用于查询最重要的预测变量。在基于包装器的方法中，监督学习算法被迭代拟合以排除不太重要的特征。 通常，基于包装器的方法
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。
如果有学过或者用过一些算法的同学，应该对特征重要性这个概念并不陌生。算法一般都是用来做预测的，而预测也不是凭空发生的，是基于一些已有的变量(x)进行预测的，那在众多的x中每个x对最终的预测贡献的信息具体是多少呢？比如要预测明天是否会下雨，第一个x是明天的空气湿度，第二个x是明天天晴或天阴，第三个x是明天的温度，第四个x是明天是星期几，在预测明天是否会下雨这件事上这四个不同的x对预测的影响肯定是不一样的，我们把这个影响大小称为特征重要性。
目前网上能搜到的讲特征工程方法基本都是教材里的那一套：缺失值填充，归一化，category特征one-hot，降维等等。但是指望靠这些提升模型性能是远远不够的，特别是对强大的xgb/lgb上述方法几乎是毫无意义。也有一些文章总结了特定业务的特征工程，但是对其他任务也没有泛化能力。
原文：THE $25,000,000,000∗ EIGENVECTOR THE LINEAR ALGEBRA BEHIND GOOGLE http://www.rose-hulman.edu/~bry
全局可解释代表着，是判定、选择某个特征的方法，包括：过滤法，嵌入法，包装法，和降维算法。 其中，嵌入法最为熟知，包括了特征重要性。
这是一个故事，关于错误地解释机器学习模型的危险以及正确解释所带来的价值。如果你发现梯度提升或随机森林之类的集成树模型具有很稳定的准确率，但还是需要对其进行解释，那我希望你能从这篇文章有所收获。
导读：在这篇文章中，我们将介绍如何利用计算机视觉和深度学习技术构建一个性能优异的C位检测器，从而快速准确地在一群人中发现真正站C位的那个最重要的人。
特征选择和超参数调整是每个机器学习任务中的两个重要步骤。大多数情况下，它们有助于提高性能，但缺点是时间成本高。参数组合越多，或者选择过程越准确，持续时间越长。这是我们实际上无法克服的物理限制。我们能做的是充分利用我们的管道。我们面临着不同的可能性，最方便的两个是：
C位是近年网络上一个比较热门的词，最早来源于DOTA等游戏领域，是核心位置（Carry位）的简称，代表的是能够在游戏前中期打钱发育并在游戏后期带领队伍力挽狂澜的角色。现在C位一词逐渐扩大到了娱乐圈乃至我们的生活中，在社交、表演、比赛以及各种日常活动场景中，只要当某一个人在人群中处于中心位置，即最重要的人，大家便称呼他是C位（Center位）。
我们都知道树模型的特征重要性是非常容易绘制出来的，只需要直接调用树模型自带的API即可以得到在树模型中每个特征的重要性，那么对于神经网络我们该如何得到其特征重要性呢？
前五期传送门： 【系列55】机器学习应用量化投资必须要踩的那些坑 【系列54】因子的有效性分析基于7种机器学习算法 【系列53】基于XGBoost的量化金融实战 【系列52】基于Python预测股价的那些人那些坑 【系列51】通过ML、Time Series模型学习股价行为 今天，继续我们的机器学习应用量化投资系列。本期我们再介绍一篇杨勇团队撰写的研究报告。希望大家在写策略注意这些问题。 前言 从IC、IR到另类线性归因 基于IC、IR的单因子分析是传统多因子分析的基石。但是IC、IR分析出却不能考虑到多
在这个Jupyter文件中， 我们将使用 FeatureSelector 类来选择数据集中要删除的特征，这个类提供五种方法来查找要删除的功能：
作者简介：李翔，国内某互联网大厂AI民工，前携程酒店图像技术负责人，计算机视觉和深度学习重度爱好者。
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。
Bar Chart of Linear Regression Coefficients as Feature Importance Scores 图像 小部件
大多数最先进的 ML 模型都具有黑匣子特性。在ML 模型的预测性能和解释能力之间通常需要权衡。
LOFO是Kaggle GM自研的一种特征重要性绘制的方案，相较于其它的特征重要性方法，其特点在于：
变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。例如，考虑一个非常简单的线性模型
博主Slav Ivanov 的文章《Identifying churn drivers with Random Forests 》部分内容翻译。博主有一款自己的产品RetainKit，用AI和机器学习方法，帮助SaaS相关企业解决客户流失问题。如对他们对产品有兴趣，可以访问下面的链接进行更多了解：https://www.producthunt.com/upcoming/retainkit。 随机森林 随机森林是一个集成算法，通过生成很多棵树，最终以投票或算均值的方式得到结果。这篇文章可视为对随机森林中
基于高级机器学习的产品已经成为我们日常生活的一部分并且也存在于医疗保健等高级领域。理解基于ml的模型背后的如何决策是让用户获得对模型的信任、调试模型、发现偏差等等的关键。
机器学习是朝着更高的易用性、更低的技术门槛、更敏捷的开发成本的方向去发展，且Auto-ML或者Auto-DL的发展无疑是最好的证明。因此花费一些时间学习了解了Auto-ML领域的一些知识，并对Auto-ML中的技术方案进行归纳整理。
在进行机器学习算法中，我们常用的算法就像下面的代码形式类型 经历导入数据-预处理-建模-得分-预测 但是总觉得少了点什么，虽然我们建模的目的是进行预测，但是我们想要知道的另一个信息是变量的重要性，在线性模型中，我们有截距和斜率参数，但是其他机器学习算法，如决策树和随机森林，我们貌似没有这样的参数 值得庆幸的是我们有变量重要性指标feature_importances_，但是就目前而言，这个参数好像只有在决策树和以决策树为基础的算法有。但是考虑到随机森林已经能解决大部分的分类和回归问题，我们就暂且以随机森林算法为例，介绍特征重要性吧
通过多种方式对特征重要性进行评估，将每个特征的特征重要的得分取均值，最后以均值大小排序绘制特征重要性排序图，直观查看特征重要性。
会议： International Conference on Learning Representations, 2018
特征重要性分析用于了解每个特征(变量或输入)对于做出预测的有用性或价值。目标是确定对模型输出影响最大的最重要的特征，它是机器学习中经常使用的一种方法。
随机森林由众多独立的决策树组成（数量从几十至几百不等），类似于一片茂密的森林。它通过汇总所有决策树的预测结果来形成最终预测。最终结果是通过对所有树的预测进行投票或加权平均计算而获得。
数据决定了任务的上限，模型方法决定达到上限的能力。在这里想借助信息熵的一些概念来对数据的重要性做一些分析，将数据的分布差异度量出来，并据此得到特征对于分类的重要性度量。 对于特征的重要性的分析不适合放到特征特别多的情况下，因为往往特征之间是不独立的，所以去统计大量的特征组合的分布是一件很费时间的事情，但是本文的方法对于单个特征或者中少量的特征还是可以尝试的。
总第98篇 本篇讲解一些特征工程部分的特征选择(feature_selection),主要包括以下几方面： 特征选择是什么 为什么要做特征选择 特征选择的基本原则 特征选择的方法及实现 特征选择是什么 特征选择也称特征子集选择，是从现有的m个特征中选出对机器学习有用的n个特征(n<=m)，以此降低特征维度减少计算量，同时也使模型效果达到最优。 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
论文: Dynamic Group Convolution for Accelerating Convolutional Neural Networks
大侠幸会幸会，我是日更万日 算法金；0 基础跨行转算法，国内外多个算法比赛 Top；放弃 BAT Offer，成功上岸 AI 研究院 Leader；
AI 研习社按：本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客，AI 研习社编译。 要将机器学习算法应用于时间序列数据，需要特征工程的帮助。 例如，单变量的时间序列数据集由一系列观察结果组成，它们必须被转换成输入和输出特征，才能用于监督性学习算法。 但这里有一个问题：针对每个时间序列问题，你可以处理的特征类型和数量，却并没有明确的限制。当然，古典的时间序列分析工具（如相关图correlogram）可以帮助评估滞后变量（lag variables），但并不能直接帮助开发者对其他类型的特征进
来源：机器学习研习院本文约2000字，建议阅读8分钟本文对随机森林如何用在特征选择上做一个简单的介绍。 随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，更令人惊奇的是它在分类和回归上表现出了十分惊人的性能，因此，随机森林也被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。 一、随机森林RF简介 只要了解决策树的算法，那么随机森林是相当容易理解的。随机森林的算法可以用如下几个步骤概括： 用有抽样放回的方法（bootstrap）从样本集中选取n个样本作为一个训练集。 用抽样得到的
引言 在之前学习机器学习技术中，很少关注特征工程(Feature Engineering)，然而，单纯学习机器学习的算法流程，可能仍然不会使用这些算法，尤其是应用到实际问题的时候，常常不知道怎么提取特征来建模。 特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。 特征工程的重要意义 数据特征会直接影响你使用的预测模型和实现的预测结果。准备和选择的特征越好，则实现的结果越好。 影响预测结果好坏的因素：模型的选择、可用的数据、特征的提取。 优质的特征往往描述了数据的固有结构。 大多数模型都可以通过数据中
该文介绍了关于推荐类大数据的相关比赛经验，包括京东算法大赛、腾讯广告高校算法大赛等。作者强调了特征工程的重要性，提出了在比赛中挖掘特征、建立稳定的线下模型、细致的特征设计等方面的建议。同时，作者分享了自己在比赛中的经验和教训，并鼓励新手积极参与比赛，一起学习交流。
随着深度学习的蓬勃发展，越来越多的小伙伴开始尝试搭建深层神经网络应用于工作场景中，认为只需要把数据放入模型中，调优模型参数就可以让模型利用自身机制来选择重要特征，输出较好的数据结果。
摘自： David Austin 善科文库 超级数学建模 包括谷歌在内，多数搜索引擎都是不断地运行计算机程序群，来检索网络上的网页、搜索每份文件中的词语并且将相关信息以高效的形式进行存储。每当用户检索一个短语，例如“搜索引擎”，搜索引擎就将找出所有含有被检索短语的网页。（或许，类似“搜索”与“引擎”之间的距离这样的额外信息都被会考虑在内。） 但问题是，谷歌现在需要检索250亿个页面，而这些页面上大约95%的文本仅由大约一万个单词组成。也就是说，对于大多数搜索而言，将会有超级多的网页含有搜索短语中的单词。我们
最近在系统性的学习AUTOML一些细节，本篇单纯从实现与解读的角度入手， 因为最近SHAP版本与之前的调用方式有蛮多差异，就从新版本出发，进行解读。
变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，但其黑盒性质使得理解模型变得困难。为了提高模型的可解释性，我们需要一些技术来解释模型的预测结果和特征重要性。本教程将介绍如何在Python中使用LightGBM进行模型解释和提高可解释性，并提供相应的代码示例。
作 者: David Austin，Grand Valley State University
作者：JasonDing1354 引言 在之前学习机器学习技术中，很少关注特征工程(Feature Engineering)，然而，单纯学习机器学习的算法流程，可能仍然不会使用这些算法，尤其是应用到实际问题的时候，常常不知道怎么提取特征来建模。 特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。 特征工程的重要意义 数据特征会直接影响你使用的预测模型和实现的预测结果。准备和选择的特征越好，则实现的结果越好。 影响预测结果好坏的因素：模型的选择、可用的数据、特征的提取。 优质的特征往往描述了数据的固有
前几天在Python白银群【kim】问了一个Python机器学习的问题，这里拿出来给大家分享下。
从统计学的角度来讲，将模型的性能寄希望于单棵决策树是不稳健的，这意味着它在处理未知数据时预测结果的方差是较大的。如同我们做重要决定时会考虑多个专家的意见，元算法meta-algorithm主张综合多个分类器的结果做预测，元算法也被称为集成方法ensemble method，主要思路包括：
在输出中，您将得到每对特性的列表。列表将有3个值，第一个值是该对中第一个特性的索引，第二个值是该对中第二个特性的索引，第三个值是该对的特性重要性得分。具体实施请查看嵌入式笔记本。
题目： Heterogeneous Graph Attention Network
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