特征选择之Chi卡方检验 卡方值越大,说明对原假设的偏离越大,选择的过程也变成了为每个词计算它与类别Ci的卡方值,从大到小排个序(此时开方值越大越相关),取前k个就可以. 针对英文纯文本的实验结果表明:作为特征选择方法时,开方检验和信息增益的效果最佳(相同的分类算法,使用不同的特征选择算法来得到比较结果):文档频率方法的性能同前两者大体相当,术语强度方法性能一般:互信息方法的性能最差.…

In ecology [生态学], local abundance is the relative representation of a species in a particular ecosystem [生态系统]. It is usually measured as the number of individuals [个体] found per sample [样本.本句中生态系统]. The ratio of abundance of one species [物种] to one…

特征选择是特征工程中的重要一环,其主要目的是从所有特征中选出相关特征 (relevant feature),或者说在不引起重要信息丢失的前提下去除掉无关特征 (irrelevant feature) 和冗余特征 (redundant feature).进行特征选择的好处主要有以下几种: 降低过拟合风险,提升模型效果 提高训练速度,降低运算开销 更少的特征通常意味着更好的可解释性 不同的模型对于无关特征的容忍度不同,下图来自< Applied Predictive Modeling > (P48…

转载:https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 特征选择主要从两个方面入手: 特征是否发散:特征发散说明特征的方差大,能够根据取值的差异化度量目标信息. 特征与目标相关性:优先选取与目标高度相关性的. 对于特征选择,有时候我们需要考虑分类变量和连续变量的不同. 1.过滤法:按照发散性或者相关性对各个特征进行评分,设定阈值或者待选择阈值的个数选择特征 方差选择法:建议作为数值特征的筛选方法 计算各个特征的方差,然后根据阈值,选择方差大于阈值…

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 (Univariate feature selection) Wrapper 3. 递归特征消除 (Recursive Feature Elimination) Embedded 4. 使用SelectFromModel选择特征 (Feature selection using SelectFromMode…

特征工程之特征选择 目录 简介 1 Filter(过滤式选择) 1.1 移除低方差特征(variance threshold) 1.2 信息增益(information gain) 1.3 单变量特征选择 (Univariate feature selection) 1.3.1 卡方检验 (chi-square test) 1.3.2 Pearson 相关系数 (Pearson Correlation) 1.3.3 费雪分数(fisher score) 1.4 Relief(Relevant F…

转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html Filter特征选择方法是一种启发式方法,其基本思想是:制定一个准则,用来衡量每个特征/属性,对目标属性的重要性程度,以此来对所有特征/属性进行排序,或者进行优选操作.常用的衡量准则有假设检验的p值.相关系数.互信息.信息增益等.本文基于候选属性和目标属性间关联性的假设检验,依据p值的大小量化各候选属性的重要性…

中文原文链接:http://www.cnblogs.com/AHappyCat/p/5318042.html 英文原文链接: An Introduction to Feature Selection 下面的中文译文侧重从原理上进行解释,但是在实际的应用中往往侧重的是实现过程, 可以看考这个链接,描述的比较详细,需要细细的学习:http://blog.csdn.net/bryan__/article/details/51607215 [中文原文] 你需要哪些特征来构建一个预测模型? 这是一个困难的…

原文  http://dataunion.org/14072.html 主题 特征选择 scikit-learn 作者: Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我…

一.说明 IG是information gain 的缩写,中文名称是信息增益,是选择特征的一个很有效的方法(特别是在使用svm分类时).这里不做详细介绍,有兴趣的可以googling一下. chi-square 是一个常用特征筛选方法,在种子词扩展那篇文章中,有详细说明,这里不再赘述. 二.weka中的使用方法 1.特征筛选代码 package com.lvxinjian.alg.models.feature; import java.nio.charset.Charset; import ja…