feature-selection 相关问题

我正在训练一个模型来检测垃圾邮件/火腿电子邮件，并通过以下方式进行功能选择：t = TfidfVectorizer（max_features = num_feature）t.fit_transform（spam_corpus）spam_features = t.get_feature_names（）t ....

machine-learning svm feature-extraction feature-selection

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如何使用SelectKBest选择的功能训练模型？

我在Sklearn的Pipeline（）类中使用SelectKBest（）将功能数量从30个减少到5个最佳功能。当我适合分类器时，通过...

machine-learning scikit-learn pipeline feature-selection

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在Catia中使用VBA进行选择和更改以及属性

我仅尝试在活动选择中更改Catia中的属性。我希望采用此代码并将其概括化，以便与其针对1个特定项目，不如将其激活为...

vba feature-selection catia

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特征选择名称

我想知道我的RF模型中功能的名称。我在这里阅读到gs.best_estimator_.named_steps [“ stepname”]。feature_importances_的输出将镜像我的数据列。 ...

python scikit-learn feature-selection grid-search

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混合数据类型中的特征选择

我有一个庞大的数据集，其中包含数值变量和分类变量。我遇到了主要针对数值或分类数据的各种特征选择技术...

python machine-learning feature-selection

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使用scikit-learn进行SVR的递归特征消除和网格搜索

我正在使用SVR解决预测问题，我想进行特征选择以及超参数搜索。我正在尝试同时使用RFECV和GridSearchCV，但是从我的...

python scikit-learn svm cross-validation feature-selection

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在进行kmeans聚类后找到特征重要性的python代码

我研究了找到特征重要性的方法（我的数据集只有9个特征）。以下是实现特征重要性的两种方法，但是我很难编写python代码。我正在寻找...

python scikit-learn cluster-analysis k-means feature-selection

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为什么我们需要再次拟合模型才能获得分数？

我正在测试用于特征选择的嵌入式方法。我了解（也许我误会了），使用嵌入式方法，我们可以在训练的同时获得最佳功能（基于功能的重要性）...

machine-learning scikit-learn data-science feature-selection

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不能与sklearn RFE一起使用XGBRegressor

帮助，这个简单的代码产生了一个奇怪的错误。从sklearn.feature_selection导入从xgboost.sklearn导入RFECV导入XGBRegressor从sklearn.metrics导入sklearn.metrics导入...

python scikit-learn xgboost feature-selection

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基因表达数据的特征选择[关闭]

[有人可以给我一些有关我应该使用哪种特征选择技术进行基因分类的建议吗？

machine-learning feature-selection dimensionality-reduction

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用于特征选择预处理的交叉验证的动机是什么？

我看了几篇文章和有关特征选择（包装器和嵌入式方法）的示例，在这些文章中，他们将样本数据分为训练集和测试集。我了解为什么我们需要使用交叉验证（...

machine-learning cross-validation feature-selection

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如何使用筛选方法创建流水线，以选择相关度高于值的结果（特征）？

我想实现特征选择的混合方法如下：过滤器方法（单变量特征选择，使用相关性，所有相关性高于X值的特征将传递到下一步：...

machine-learning scikit-learn pipeline feature-selection

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使用PCA进行功能选择

数据集由N个元素和K个变量组成。使用PCA，我可以减少变量的数量，但是如何检查K个变量中提供最多信息的变量呢？例如我有数据集...

pca feature-selection

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