feature-selection 相关问题

在机器学习中，这是选择最相关特征的子集来构建数据模型的过程。

特征选择还是降维？

如果我有来自两个深度学习模型的两个特征向量（第一个是1280，第二个是1050），哪种方法可以更好地减少这些向量的维度？功能选择...

machine-learning deep-learning feature-extraction feature-selection dimensionality-reduction

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客户流失模型中的目标泄漏

我正在研究客户流失模型，我有一些疑问要确认是否由于某些功能而存在目标泄漏。请查找以下详细信息：客户群：截止至 22 日

input statistics prediction feature-selection data-science-experience

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varImp 函数，插入符包 R，返回非树模型的错误： y -mean(y, rm.na = TRUE) 中的错误：二元运算符的非数字参数

我通过 R 中的 caret 包创建了六个模型。其中两个模型，一个 SVM 和一个 pcaNN，表现良好，我想看看它们对特征的排名与一个模型有何不同......

machine-learning feature-extraction feature-selection caret

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将前向特征选择与 KNN 结合时出现 InvalidIndexError: (slice(None, None, None), [0])

我正在尝试使用 uci 心脏病数据集来预测心脏病。我正在应用前向特征选择技术来选择特征，然后应用 knn 进行预测。附上c...

python machine-learning knn feature-selection

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如何手动选择 Scikit-Learn 模型回归的特征

这是一个非常简单的问题，所以我希望得到一个简单的答案。我怀疑我错过了一些明显的东西...... 在 Scikit-learn 中，有多种方法可以进行自动特征选择。例如。

python scikit-learn pipeline feature-selection

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使用 k 作为超参数的特征选择比较

我正在 KNN 分类器上执行超参数调整，无需进行特征选择。但是，我想比较有特征选择和没有特征选择的性能。我的数据是

feature-selection

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欺诈检测的特征工程

我正在出于学术目的对欺诈检测进行一些研究。我想具体了解从事务数据集中进行特征选择工程的技术。更详细地说，...

machine-learning feature-selection fraud-prevention feature-engineering

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使用mutual_info_classif来实现连续特征和离散目标

我在 Google Bard 中看到了这个声明，但我在 scikit-learn (sklearn) 文档中找不到任何对它的引用。声明如下：“连续体之间的相互信息...

machine-learning scikit-learn feature-selection feature-engineering mutual-information

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xgboost.plot_importance() 和 model.feature_importances_ XGBclassifier 有什么区别

XGBclassifier 中 xgboost.plot_importance() 和 model.feature_importances_ 有什么区别。所以我在这里做了一些虚拟数据将 numpy 导入为 np 将 pandas 导入为 pd # 生成一些随机数据...

python xgboost feature-selection dimensionality-reduction xgbclassifier

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用户警告：使用mutual_info_classif进行特征选择时

从 joblib 导入加载导入 csv 从 sklearn.feature_selection 导入 SelectPercentile 从sklearn.feature_selection导入mutual_info_classif 将 pandas 导入为 pd defmodify_dataset_select_fe...

machine-learning scikit-learn feature-selection feature-engineering

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如何获取训练集和测试集的虚拟变量？

我想为训练集和测试集创建分类字段的虚拟变量，然后仅根据训练集和测试集的共同特征来训练分类器。我正在运行以下代码

python pandas machine-learning feature-selection categorical-data

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特征重要性无法区分正负大小

我正在做一个数据分析/机器学习项目。主要目标是确定大型数据集中哪个组件导致了问题。数据集包含许多行，每行代表一个...

python machine-learning scikit-learn decision-tree feature-selection

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属性错误：“RFECV”对象没有属性“grid_scores_”

我遇到的问题：连续收到此错误 AttributeError: 'RFECV' 对象没有属性 'grid_scores_'。代码如下：从 sklearn.ensemble 导入 RandomForestClassifier 来自 sk...

scikit-learn attributeerror feature-selection ml

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SARIMA 具有多种特征，在样本中领先 n 步

我的 SARIMA 有问题。我想创建一个模型，根据多个特征预测前一天的值。我使用了以下代码，但我不知道如何合并所有其他代码

prediction feature-selection arima forecast sarimax

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如何使用 VIP 或 DALEXtra 等 R 包评估模型（随机森林）中两个特征的联合重要性？

我知道将这些包（VIP 等）与 tidymodels 一起使用来评估单个特征对随机森林等模型的贡献/重要性。但我想知道评估组合或联合

r random-forest feature-selection tidymodels

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我在这个递归特征消除中缺少什么？无论我尝试什么都出错

似乎找不到解决方法，尝试了 5 种不同的方法，但仍然出现相同的错误。尝试执行“rfe”功能时遇到错误。这是我的代码：首先批准...

r data-analysis feature-extraction feature-selection feature-engineering

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如何在 Databricks AutoML Forecast 中包含额外的特征列？

我正在使用 Databricks AutoML 进行时间序列预测，我想在我的模型中包含额外的特征列以提高其性能。 databricks.au 中的可用参数...

databricks feature-selection feature-engineering automl

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我正在运行一个向后的特征选择模型，无法查看选择的特征

我运行了一个向后的特征选择模型，如下所示： backward_feature_selector=SequentialFeatureSelector(DecisionTreeClassifier(), k_features...

model feature-selection

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如何获取 XGBoost 实际使用的功能列表

如果输入数据有 300 个特征，如果我将 XGBoost 设置为 3 棵树，每棵树的深度为 3 个级别，那么这 300 个特征不能全部使用。但是当我调用 model.get_booster() 时。

xgboost feature-selection

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RFE在jupyter和colab中为同一个notebook选择不同的变量

我在 Google Colab 和 Jupyter 中运行同一个笔记本。我想使用 RFE 选择特征进行多元线性回归。我正在使用“sklearn.feature_selection”库。但是

machine-learning linear-regression feature-selection

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