Filter methods:

  • information gain
  • chi-square test
  • fisher score
  • correlation coefficient
  • variance threshold

Wrapper methods:

  • recursive feature elimination
  • sequential feature selection algorithms
  • genetic algorithms

Embedded methods:

  • L1 (LASSO) regularization

    • 增加惩罚项（正则项），用于控制过拟合
    • regularized_cost = cost + regularization_penalty
    • LASSO的方式：λ∑i|wi|" role="presentation">λ∑i|wi|λ∑i|wi|
  • decision tree

特征选择 - Filter、Wrapper、Embedded的更多相关文章

  1. 特征选择：Filter/Wrapper/Embedded

    一.特征的来源 在做数据分析的时候,特征的来源一般有两块,一块是业务已经整理好各种特征数据,我们需要去找出适合我们问题需要的特征:另一块是我们从业务特征中自己去寻找高级数据特征.我们就针对这两部分来分 ...

  2. 基于模型的特征选择详解 (Embedded & Wrapper)

    目录 基于模型的特征选择详解 (Embedded & Wrapper) 1. 线性模型和正则化(Embedded方式) 2. 基于树模型的特征选择(Embedded方式) 3. 顶层特征选择算 ...

  3. 机器学习实战基础（十八）：sklearn中的数据预处理和特征工程（十一）特征选择 之 Wrapper包装法

    Wrapper包装法 包装法也是一个特征选择和算法训练同时进行的方法,与嵌入法十分相似,它也是依赖于算法自身的选择,比如coef_属性或feature_importances_属性来完成特征选择.但不 ...

  4. Structure preserving unsupervised feature selection

    Abstract • 使用自表示模型提取特征间的关系,结构保留约束来保持数据的局部流形结构: 1  Introduction • Contributions: (1)提出基于自表示模型的特征选择: ( ...

  5. 特征选择 (feature_selection)

    目录 特征选择 (feature_selection) Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance) 2. 单变量特征选择 (Uni ...

  6. 谁动了我的特征？——sklearn特征转换行为全记录

    目录 1 为什么要记录特征转换行为?2 有哪些特征转换的方式?3 特征转换的组合4 sklearn源码分析 4.1 一对一映射 4.2 一对多映射 4.3 多对多映射5 实践6 总结7 参考资料 1 ...

  7. [Feature] Feature selection

    Ref: 1.13. Feature selection Ref: 1.13. 特征选择(Feature selection) 大纲列表 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关 ...

  8. sklearn特征工程

    目录 一.    特征工程是什么?    2 ①特征使用方案    3 ②特征获取方案    4 ③特征处理    4 1.    特征清洗    4 2.    数据预处理    4 3.    特 ...

  9. SQL盲注修订建议

    一般有多种减轻威胁的技巧: [1] 策略:库或框架 使用不允许此弱点出现的经过审核的库或框架,或提供更容易避免此弱点的构造. [2] 策略:参数化 如果可用,使用自动实施数据和代码之间的分离的结构化机 ...

随机推荐

  1. shell 使用变量

    使用变量 使用一个定义过的变量,只要在变量名前面加美元符号即可,如: your_name="qinjx" echo $your_name echo ${your_name} 变量名 ...

  2. 【转】总结C++中取成员函数地址的几种方法

    转自:“http://www.cnblogs.com/nbsofer/p/get_member_function_address_cpp.html” 这里, 我整理了4种C++中取成员函数地址的方法, ...

  3. 语言小知识-MySQL数据库引擎

    MySQL作为全世界广受欢迎的数据库,被用于很多中小型的项目中,但是你对 MySQL 数据库的存储引擎了解多少呢? 我们将逻辑表中的数据存储到数据库中,数据库又将我们表中的数据存储到物理设备中(如磁盘 ...

  4. Android蓝牙通信功能开发

    1. 概述 Bluetooth 是几乎现在每部手机标准配备的功能,多用于耳机 mic 等设备与手机的连接,除此之外,还可以多部手机之间建立 bluetooth 通信,本文就通过 SDK 中带的一个聊天 ...

  5. English trip -- VC(情景课)2 B Classroom objects

    Vocabulary focus 核心词汇 Listen and repeat. 听并跟读 1. a dictionary 2. paper 3. a pen 4. a ruler 5. a stap ...

  6. android----AsyncHttpClient的get,post和图片上传

    async-http-client库是一个基于回调函数的Http异步通信客户端Android组件,是在Apache的HttpClient库的基础上开发构建而成的. Eclipse使用:导入androi ...

  7. python-day8-元组的内置方法

    #为何要有元组,存放多个值,元组不可变,更多的是用来做查询# t=(1,[1,3],'sss',(1,2)) #t=tuple((1,[1,3],'sss',(1,2)))# print(type(t ...

  8. ubuntu mysql主从库的搭建

    1,首先我们要确定一个从库一个主库,紧记从库只能读取不能有其他的操作,如果操作写那主从就失效了,那就看看我们这么搭建主从吧! 2. 环境:Ubuntu,Mysql (主从的数据库版本必须保持一致) 主 ...

  9. LeetCode 22. Generate Parentheses（构造）

    题目大意:给n个'(' 和 ')',构造出所有的长度为2*n并且有效的(可匹配的)字符串. 题目分析:这道题不难,可以直接搜索出所有可能的字符串,然后再逐一判断是否合法即可.但是还有更好的办法,实际上 ...

  10. POJ-1129 Channel Allocation （DFS）

    Description When a radio station is broadcasting over a very large area, repeaters are used to retra ...