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。

聚类的特征选择

Pandas中是否有设施可用于非监督性的聚类选择？例如，考虑我们正在使用KMeans算法，我们需要找到重要的功能。输入...

python machine-learning cluster-analysis feature-selection

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最重要的特征是高斯朴素贝叶斯分类器python sklearn

我正在尝试为我的GaussianNB模型获得最重要的功能。这里的代码如何获得scikit-learn分类器的大多数信息功能？或这里如何获得最有用的信息...

python scikit-learn classification feature-selection naivebayes

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了解sklearn中CountVectorizer中的`ngram_range`参数

我对如何在Python的scikit-learn库中使用ngram感到有些困惑，特别是ngram_range参数在CountVectorizer中的工作方式。运行此代码：from sklearn ....

python scikit-learn n-gram feature-selection

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用于基准实验的学习者的特征重要性-mlr

我正在R中使用mlr包来比较两个学习者，即随机森林和套索分类器，执行二进制分类任务。我使用嵌套的交叉验证来计算性能。然后，我想...

r machine-learning feature-selection mlr

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如何在jupyter中解释和查看完整的置换特征图？

我正在尝试通过置换特征重要性图生成特征重要性图。我试图确定通过不同方法返回的功能是否稳定。 ...

matplotlib machine-learning deep-learning feature-extraction feature-selection

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如何使用置换特征重要性获取值

我有一个5K（和60个要素）记录的数据集，主要用于二进制分类。请注意，此解决方案在这里不起作用，我正在尝试使用置换生成特征重要性...

machine-learning deep-learning data-mining feature-extraction feature-selection

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用于分类和回归的递归特征消除的模型

我们可以将哪些模型用于递归特征消除以进行分类和回归。例如，我们可以使用选择器= RFE（RandomForestClassifier（），5）进行分类，并使用选择器= ...

machine-learning scikit-learn regression classification feature-selection

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通过更改XGBClassifier的random_state更改模型性能

我针对分类问题训练了XGBClassifier，并使用optuna在巨大的网格上进行了超参数调整（可能调整了每个可能的参数）。在测试过程中，random_state的更改...

python xgboost feature-selection xgbclassifier

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如何使用递归特征消除？

我是ML新手，一直在尝试使用RFE方法进行特征选择。我的数据集有5K条记录及其二进制分类问题。这是我根据教程所遵循的代码...

machine-learning scikit-learn feature-extraction feature-selection rfe

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na.fail.default中的随机森林错误：对象中缺少值

我正在运行一个RF模型，该模型的大多数变量都没有错误；但是，当我包含一个变量：duration_in_program和以下代码时：```{r随机森林模型} ##运行随机...

machine-learning random-forest r-caret feature-selection

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如何处理在数据集中的多个列上应用一种热编码后产生的大量恐惧？

我正在从kaggle处理TMDB 5000电影数据集：https://www.kaggle.com/tmdb/tmdb-movie-metadata在预处理阶段，我使用MultiLabelBinarizer（）来编码数据集中的列...

machine-learning linear-regression prediction feature-selection one-hot-encoding

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如何将随机森林与大熊猫一起使用特征重要性？

我是新来的。我很高兴知道您对我的问题的建议。我需要知道数据集中哪些功能最重要。因此，我使用了SelectFromModel（RandomForestClassifier（...

numpy scikit-learn neural-network random-forest feature-selection

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我们可以同时执行特征选择和PCA吗？

同时执行特征选择和PCA是否有问题？>

machine-learning pca feature-selection

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从OneHotEncoder获得相应的功能

[我尝试使用OneHotEncoder转换特征后对数据集中的某些特征进行数据分析，并且输出显示特征13和特征21是最重要的...

python machine-learning feature-selection one-hot-encoding

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不同的数据类型会影响特征选择算法的规范化

假设我们的数据集有1000个数据（矩阵行）和700个要素（矩阵列）。我想运行各种类型的特征选择算法以找到最佳特征。此数据集的特征是...

machine-learning dataset data-mining feature-extraction feature-selection

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svm-rfe在不同级别的功能上

让我们假设我有1000个要素的数据。我想对此数据应用SVM-RFE，每次删除10％的功能。总体上如何获得准确度...

recursion scikit-learn svm feature-selection

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神经网络混合实值和分类输入特征

我的问题包括三个部分：（1）前馈神经网络可以处理混合的输入特征吗？有些是分类的（离散值：例如，低，中，高），有些是实值的？总数...

machine-learning neural-network random-forest feature-selection

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R如何滞后4000列50次

我有一个包含4000列的数据框，并且按时间对每日观察进行排序。我想创建新列，使其过去的所有现有列滞后50次。因此，对于Y列，请另外创建50个...

r time-series feature-selection feature-engineering

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SciKit-Learn标签编码器，导致错误'参数必须是字符串或数字'

我有点困惑-在这里创建ML模型。我正在尝试从“大”数据框（180列）中获取分类特征并对其进行一次热分析，以便可以找到...

python machine-learning scikit-learn feature-selection one-hot-encoding

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RFECV机器学习功能选择花费的时间太长Python

我对SKLearn还是比较陌生，对功能选择有疑问。我正在尝试建立一个SVM模型，我的数据具有大约30个特征，全部约1万个数据点，而我目前正在...

python scikit-learn feature-selection rfe

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