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。

使用单个预测指标“ x1”的OLS线性回归，我无法解释Y-的变化 - 因此，我试图使用回归森林（即随机森林回归）找到其他重要特征。后来发现选定的“ X1”是最重要的功能。我的数据集有〜14500个条目。我将其分为训练和测试集，比率为9：1。我有以下问题：

试图找到重要功能时，我应该在整个数据集上运行回归森林，还是在培训数据上运行回归森林？

r machine-learning regression random-forest feature-selection

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python：如何从feature_importances获取真实的特征名称

我正在使用Python的sklearn随机森林（ensemble.RandomForestClassifier）进行分类，并使用feature_importances_来查找分类器的重要特征。现在我的代码是：对于

python scikit-learn classification feature-selection

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如何停止Boruta算法在输出中包含结果变量？

我正在用 Rshiny 开发一个应用程序，它允许用户在上传的数据集上运行 Boruta 算法。它在输出中包含结果变量。我知道不应该这样做，但是...

r shiny feature-selection

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如何在Weka中应用特征缩减方法？

如何在 weka 中应用 LSI 等特征缩减方法进行文本分类？ LSI等特征约简方法能否提高分类准确率？

machine-learning weka text-classification feature-selection

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你能帮我解决这个错误吗？ AttributeError：'numpy.ndarray'对象没有属性'keys'

中 all_features = X_train.keys() AttributeError：'numpy.ndarray'对象没有属性'keys' 这是我的代码： cor_list = [] #计算每个特征与y的相关性对于我来说

python pandas correlation feature-extraction feature-selection

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partykit：在 cforest 上使用 varimp 获取包含 NA 值的数据集时出错

我想估计变量在解释响应变量时的相对重要性（“dep_var”，基于 4 点李克特量表的数值变量）。我最感兴趣的是相关...

r random-forest feature-selection partykit

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PySpark 中的特征选择

我正在研究形状为 1,456,354 X 53 的机器学习模型。我想为我的数据集进行特征选择。我知道如何使用以下代码在 python 中进行特征选择。来自 skle...

python machine-learning pyspark feature-selection google-cloud-dataproc

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使用 Bootstrap 重采样、LASSO 和逐步回归进行特征选择

在本文中，作者通过以下方式进行放射组学特征选择以进行生存预测： Bootstrap 对数据集重采样 x 1000 将交叉验证的 LASSO 模型拟合到每个重采样数据...

r machine-learning cross-validation feature-selection resampling

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使用 r 中的 mRMRe 包进行生存数据中的特征选择

我正在寻找r中生存数据的一些特征选择方法。我想使用最大相关性和最小冗余来完成上述任务。在 mRMRe 包的小插图中，它提到了它们

r feature-selection survival-analysis

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使用单一特征训练模型同时使用观察权重是否正确？

使用单个特征（在本例中为距离）训练模型，同时还使用观察权重，是否正确？我正在尝试训练一个机器学习模型，其中唯一的输入特征是......

python machine-learning model prediction feature-selection

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所有中间步骤都应该是变压器并实现拟合和变换

我正在使用重要特征选择来实现管道，然后使用相同的特征来训练我的随机森林分类器。以下是我的代码。 m = ExtraTreesClassifier(n_estimators = ...

python machine-learning scikit-learn typeerror feature-selection

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如何利用许多分类特征进行分类

我是机器学习新手，想了解更多有关分类的信息。我有一个包含 n=600 个评分样本和数千个潜在指标的小数据集，所有指标都是分类的（正确或错误）。基本上，我会...

regression classification categorical-data feature-selection

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使用 GaussianNB 选择KBest 的结果不精确/一致

我想使用 SelectKBest 选择前 K 个特征并运行 GaussianNB：选择 = SelectKBest(mutual_info_classif, k=300) data_transformed = Selection.fit_transform(数据, 标签) 新数据传输...

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

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多行观察的分类：长格式到宽格式总是有效？

我有一个观察表，或者更确切地说是“分组”观察，其中每个组代表一笔交易，每行代表一个产品。但预测是在交易层面进行的。下面是...

python classification feature-selection data-preprocessing

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ValueError：list.remove（x）：在进行模型构建时x不在列表中 - 特征选择的逐步选择

我正在使用 statsmodels.api 作为 sm 进行特征选择的逐步选择，在运行代码时出现此错误 ValueError: list.remove(x): x 不在列表中对于下面的...

feature-selection

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如何通过特征重要性进行特征选择循环，其中删除的特征在Python的每次迭代中imp = 0或低于平均imp？

我在Python Pandas中有DataFrame，如下所示：输入数据： Y - 二元目标 X1...X5 - 预测变量 DataFrame的源代码：将 pandas 导入为 pd 将 numpy 导入为 np 从 xgboost 导入 XGBClassifie...

python loops for-loop machine-learning feature-selection

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我如何知道使用 SelectKBest 选择了哪些功能？

运行 SelectKBest 后会选择一些特征，结果以数组形式返回，所以我不知道它们是哪些特征，因为我的训练集有数千个特征。我想要...

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

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机器学习输入有数值列和数组列，处理机器学习中的混合类型数据

我正在开发一个机器学习项目，其中我有一个数据集，其中包含数字列和包含数组的列的组合。数字列（例如平均值）包含单个值，而

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

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在 sklearn 管道中使用固定特征实现自定义套索回归以进行变量选择

R 语言中有两篇与此主题相关的帖子，包括 Lasso 回归模型中的固定回归量和固定效应 Lasso logit 模型我正在使用 Lasso 编写一个特征选择模型

python scikit-learn feature-selection lasso-regression

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属性错误：“ParticleSwarmOptimization”对象没有属性“global_best_fitnes”

用于特征选择的执行代码 PSO 错误定义健身（位置）： selected_features = np.array(位置, dtype=bool) X_selected = X.iloc[:, selected_features] X_train，X_test，y_...

python machine-learning feature-selection particle-swarm

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