这一个部分都将只涉及到选择特征的某个子集的方法,将高纬度的特征空间映射到低维度空间的方法(如PCA)都不会涉及到. 一. 单变量 优点:运算速度快,独立于分类器 缺点:忽略的特征之间的联系,忽略了与分类器的联系(在训练模型的时候不能调参来提高性能) 1.  卡方检验 主要内容参考来自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6622f5c30101datu.html 卡方检验的思想是同过观察实际值与理论值的偏差来确定理论正确与否.原假设H0( null hypothesis…

首先,弄清楚三个相似但是不同的任务: feature extraction and feature engineering: 将原始数据转换为特征,以适合建模. feature transformation: 对数据的转换以提高算法的精度. feature selection: 删除不必要的特征. 1 Feature Extraction 1.1 Text 1.1.1 Bag of Words 最简单的方法是 Bag of Words,首先有一个词典包含了文本中出现的所有的词,每个句子文本的表示…

原文:http://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2012/11/27/2791504.html 机器学习-特征选择 Feature Selection 研究报告 注: 这个报告是我在10年7月的时候写的(博士一年级),最近整理电脑的时候翻到,当时初学一些KDD上的paper的时候总结的,现在拿出来分享一下. 毕竟是初学的时候写的,有些东西的看法也在变化,看的人可以随便翻翻,有错指正我. 重点部分:是第3章和第4章对应的两篇paper,具体可以在参考文献里找…

參考:JMLR的paper<an introduction to variable and feature selection> we summarize the steps that may be taken to solve a feature selection problem in a check list: 1. Do you have domain knowledge? If yes, construct a better set of "ad hoc" fea…

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 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树模型的特征选择法 类 所属方式 说明 VarianceThreshold Filter 方差选择法 SelectKB…

本博客是针对周志华教授所著<机器学习>的"第11章 特征选择与稀疏学习"部分内容的学习笔记. 在实际使用机器学习算法的过程中,往往在特征选择这一块是一个比较让人模棱两可的问题,有时候可能不知道如果想要让当前的模型效果更好,到底是应该加还是减掉一些特征,加又是加哪些,减又是减哪些,所以借着对这一章内容的学习,希望可以在文末解决这个疑惑. 目录 子集搜索与评价 子集搜索(subset search) 子集评价(subset evaluation) 过滤式选择 包裹式选择 嵌入式…

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…

An example showing univariate feature selection. Noisy (non informative) features are added to the iris data and univariate feature selection(单因素特征选择) is applied. For each feature, we plot the p-values for the univariate feature selection and the cor…

main idea: 计算每一个feature的重要性,选取重要性前k的feature: 衡量一个feature重要的方式:如果一个feature重要,则在这个feature上加上noise,会对最后performance影响很大. 1.feature selection的含义及优缺点 去除冗余的特征(比如,年龄和出生年月两个特征,根据出生年月能计算出年龄) 无关的特征(研究病人的病情,和他的医保类型没有关系) 优点(选好特征后): a. 效率(feature变少,维度变低) b. 泛化(坏的特…

一.特征选择可以减少过拟合代码实例 该实例来自机器学习实战第四章 #coding=utf-8 ''' We use KNN to show that feature selection maybe reduce overfitting ''' from sklearn.base import clone from itertools import combinations import numpy as np from sklearn.model_selection import train_t…