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http://blog.csdn.net/w5310335/article/details/48972587 使用GBDT选取特征 2015-03-31 本文介绍如何使用scikit-learn的GBDT工具进行特征选取. 为什麽选取特征 有些特征意义不大,删除后不影响效果,甚至可能提升效果. 关于GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 可以参考: GBDT(MART)概念简介 GBDT(MART) 迭代决策树入门教程 | 简介 机器学习中的算法(1)-决策树…

scikit-learn的GBDT工具进行特征选取。

http://blog.csdn.net/w5310335/article/details/48972587 使用GBDT选取特征 2015-03-31 本文介绍如何使用scikit-learn的GBDT工具进行特征选取. 为什麽选取特征 有些特征意义不大,删除后不影响效果,甚至可能提升效果. 关于GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 可以参考: GBDT(MART)概念简介 GBDT(MART) 迭代决策树入门教程 | 简介 机器学习中的算法(1)-决策树…

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例：文档分类 （python代码）

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk…

(原创)（三）机器学习笔记之Scikit Learn的线性回归模型初探

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.      均方误差(mean squared error,MSE): 2.      平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.      R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

(原创)（四）机器学习笔记之Scikit Learn的Logistic回归初探

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优 一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证 交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

Scikit Learn

Scikit Learn Scikit-Learn简称sklearn,基于 Python 语言的,简单高效的数据挖掘和数据分析工具,建立在 NumPy,SciPy 和 matplotlib 上.…

Scikit Learn: 在python中机器学习

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入…

特征选取1-from sklearn.feature_selection import SelectKBest

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 作者:知乎用户链接:https://www.zhihu.com/question/28641663/answer/41653367来源:知乎著作权归作者…

[模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记5之__特征选取

1,引言 有关模式识别的一个主要问题是维数灾难.我们将在第7章看到维数非常easy变得非常大. 减少维数的必要性有几方面的原因.计算复杂度是一个方面.还有一个有关分类器的泛化性能. 因此,本章的主要任务是:在尽可能保留特征的分类判别信息前提下,来选择重要的和维数少的特征量.这个过程被称作特征选择或者特征降维. 定量描写叙述来讲,选择的特征应该使得类内距离减小,类间距离增大. 一些文献表述中使用feature extraction,而不是我们本文使用的featureselection.这将会和第7…

吴裕雄 python 机器学习——数据预处理过滤式特征选取SelectPercentile模型

from sklearn.feature_selection import SelectPercentile,f_classif #数据预处理过滤式特征选取SelectPercentile模型 def test_SelectKBest(): X=[[1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1], [3,3,3,3,3,], [1,1,1,1,1]] y=[0,1,0,1] print("before transform:",X) selector=SelectPercentile(s…