从sklearn特征联合中获取特征

是指使用scikit-learn（简称sklearn）库中的特征联合方法来获取特征。特征联合是一种特征工程的技术，旨在通过将不同的特征进行组合，生成新的特征来提高机器学习模型的性能。

特征联合可以通过以下几种方法来实现：

特征合并（Feature Concatenation）：将多个特征按照一定的顺序或方式进行拼接，生成新的特征。例如，将两个特征向量按列拼接成一个更长的特征向量。
特征交叉（Feature Cross）：将两个或多个特征进行交叉，生成新的特征。例如，将两个特征向量的对应元素相乘，得到新的特征向量。
特征组合（Feature Combination）：将多个特征进行组合，生成新的特征。例如，将两个特征向量的平均值作为新的特征。

特征联合的优势在于可以提取更多的信息，增强模型的表达能力，从而提高模型的准确性和泛化能力。它可以帮助解决特征稀疏、特征冗余、特征不完整等问题。

特征联合在各种机器学习任务中都有广泛的应用场景，包括分类、回归、聚类、推荐系统等。例如，在图像识别任务中，可以将图像的颜色特征和纹理特征进行联合，提取更全面的特征表示。

腾讯云提供了一系列与特征联合相关的产品和服务，包括：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了丰富的机器学习工具和算法库，包括特征联合的方法和实现。
腾讯云数据处理平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）：提供了数据处理和特征工程的工具和服务，可以方便地进行特征联合操作。
腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供了各种人工智能相关的服务和工具，包括特征联合的方法和应用案例。

通过使用腾讯云的相关产品和服务，开发人员可以更加便捷地进行特征联合，提高机器学习模型的性能和效果。

从sklearn特征联合中获取特征

python-3.x、scikit-learn

我有一个功能联合，它使用一些自定义转换器来选择文本和数据帧的各个部分。我想知道它在使用哪些功能。mask = union.named_steps['select_features'].get_support() 但是，我无法将此掩码应用于特征联合输出，我认为我需要在自定义transformer - 中定义一个'get_feature_names‘函数。('select_featur

浏览 13提问于2017-12-28得票数 1

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从管道内的FeatureUnion提取要素名称的ScikitLearn

machine-learning、scikit-learn、random-forest、data-science、sklearn-pandas

我正在使用SKlearn的Pipeline模型来提取和构建一个联合特征，然后将其发送到随机森林分类器，而一些特征提取器可以稍后删除或添加，请考虑以下结构：现在，我想动态地将feature_importances_索引中的列号链接到管道中的特性名称/步骤。有没有一种首选的方法来保存/检索特征联合中的<em

浏览 0提问于2016-03-09得票数 1

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管道中LogisticRegression的_coef值太多

scikit-learn、logistic-regression、sklearn-pandas、coefficients

我正在使用sklearn管道中的sklearn-pandas DataFrameMapper。为了评估特征联合管道中的特征贡献，我喜欢测量估计器的系数(Logistic回归)。import DataFrameMapperfrom sklearn.linear_modelimport LogisticRegressi

浏览 47提问于2019-01-27得票数 4

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Scikit SGD分类器与散列向量器的准确率保持在58%

python、machine-learning、scikit-learn

由于我的数据在200-300万范围内，因此我使用SGDClassfier和HashingVectorizer，并使用partial_fit学习技术，编码如下：from sklearn.linear_modelimport SGDClassifierimport numpy asnpimport co

浏览 0提问于2016-05-06得票数 2

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获取使用kNN进行的预测的Shap值

shap

如果我想要获得具有n个变量的kNN分类器的核SHAP的Shap值，我是否必须重新计算2^n次预测？

浏览 75提问于2020-06-05得票数 1

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sklearn.feature_selection中Chi-2以外的特征选择度量

python、machine-learning、scikit-learn、document-classification

我正在用sklearn.svm.SVC进行一些文本分类任务的试验。我理解在使用SVM建模之前执行特征选择是一项有点可疑的努力，因为当使用全套特征时，性能通常会达到峰值。从学术角度来看，不同的特征选择方法如何对特征进行不同的排序仍然很有趣。在深入研究后，我发现sklearn中提供的特征选择指标非常有限，即Chi-2。我只是想知道是否有其他常用的指标，如IG和BNS，在sklearn (或其他地方)中实现了，我可以直接

浏览 0提问于2013-01-25得票数 1

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如何从sklearn谱聚类中获得特征值和特征向量？

python、scikit-learn、cluster-analysis

我正在尝试sklearn中的谱聚类，为了设置最优聚类数，我想使用本文“自调整谱聚类”(发表在NIPS上)中建议的方法。这种方法需要特征值和特征向量，而我意识到sklearn谱聚类不提供它。有没有办法从sklearn谱聚类中获得特征值和特征向量？

浏览 4提问于2016-12-15得票数 2

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为ML选择最佳特性

python、machine-learning、recurrent-neural-network

有没有从数据中提取最佳特征的方法。现在，我正在使用sklearn中的'KBest‘。在这种情况下，我必须指定需要选择的K个最佳特征的数量。有没有什么方法可以让我不必指定要提取的特征数量？相反，我们提取所有有用的特征？from sklearn.feature_selection import SelectKBest test = SelectKBest(score_func=chi2, k=4)

浏览 4提问于2019-12-02得票数 1

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如何将最佳参数(使用GridSearchCV)从一个管道传递到另一个管道

python、scikit-learn、grid-search

我有一个自定义的管道，我正在使用Sklearn的GridSearchCV来调优整个管道的参数。我使用sklearn获得了最佳的参数组合，但我希望获得最佳的参数组合并将其传递给另一个管道。0.8 n_jobs=-1 (('clf', clf)),因此，在这个管道中，我还获得了分类器的参数组合，但我要做的就是获得特征联合步骤的参数，并将其传递给管道，然后使用另一

浏览 0提问于2017-11-19得票数 1

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如何在python中使用HashingVectorizer获取特性名称？

scikit-learn、feature-extraction

问题是样本数为350000，特征数为40000，但我的内存大小仅为4GB。使用CountVectorizer后，我会收到内存错误。那么，还有其他方法(比如迷你批次)来做这件事吗？，因为get_feature_names()方法在HashingVectorizer中不可用。

浏览 1提问于2014-04-04得票数 5

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使用chi2测试进行具有连续特征的特征选择(Scikit Learn)

python、scikit-learn、feature-selection、chi-squared

我正在尝试从许多连续的特征中预测一个二元(分类)目标，并希望在进入模型拟合之前缩小您的特征空间。我注意到SKLearn的特征选择包中的SelectKBest类在虹膜数据集上有以下示例(它也是从连续的特征中预测一个二元目标)： from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.feature_selection import Sel

浏览 0提问于2018-04-16得票数 5

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sklearn是否支持动态数据的特征选择？

machine-learning、scikit-learn、data-science、feature-selection、dynamic-data

sklearn包含不同特征选择方法的实现(filter/wrapper/embedded)。所有这些方法都是为静态系统设计的。 sklearn是否支持动态数据上的特征选择？(随时间变化的数据) 在动态数据中，我们需要提高特征选择的效率，才能更有效。我在IEEE (用于特征选择的增量方法)上发现了一些方法，那么在sklearn或其他开源库中有实现吗？

浏览 18提问于2020-04-27得票数 0

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如何在python中规范化或标准化数据集的特定或选定要素

python-3.x、pandas、scikit-learn、standardized

我有数据，数据框的名称是Table，Table包含15个特征，我只想标准化3个属于数字数据的特征，这些特征的名称是'rate‘、'cost’和'Total cost‘。请问，我该如何解决这个问题？我尝试通过使用Table.loc[:，'rate'，cost'，total cost‘过滤并传递给column_trans来提取所需的特征从sklearn.compose导入ColumnTransformer从<em

浏览 35提问于2019-06-27得票数 1

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`max_features`如何限制滑雪集成模型中的功能数量？

python、scikit-learn

我仍然不完全理解max_features中的sklearn分类器。为解释留出了一点空间。为了解决这个问题，假设我使用的是基于树的分类器，例如决策树、随机森林、梯度提升等等。例如，如果我要设置max_features=10，这是否意味着每个估计器将从我的数据集中随机获取10个特征来构建整个树，还是意味着每次一个节点被分割时，每个估计器随机地采样10个特征并选择一个最大程度降低熵的特征然而，似乎最大数量的特征重置在每个节点。也就是说，对于任何给定节点，估计器随机选择10个<

浏览 5提问于2020-12-08得票数 0

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为什么我们需要重新拟合模型才能得到分数？

python、machine-learning、scikit-learn、data-science、feature-selection

我正在测试用于特征选择的嵌入式方法。为什么我们要使用嵌入式方法，为什么要分两个阶段进行呢？为什么我们不能在一次匹配中选择最好的特征来训练模型呢？从sklearn.linear_model进口拉索，LogisticRegr

浏览 7提问于2020-04-08得票数 1

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Sklearn管道与特征联合的混淆

python、scikit-learn

from sklearn.pipeline import Pipeline, FeatureUnionfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.baseIf your data is structured this way, consider a

浏览 5提问于2017-01-14得票数 3

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从GridSearchCV获取功能重要性

python、scikit-learn、grid-search

有没有办法从sklearn的GridSearchCV中获取特征重要性？例如：print("starting grid search ......") optimized_GBM

浏览 8提问于2018-01-22得票数 12

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用numpy/python从头开始展开多项式

python、pandas、numpy、regression、polynomials

我在不使用Sklearn的情况下构建一个多项式回归。我现在对特征的多项式展开有困难。我有一个包含A和B列的数据框架，当我从Sklearn导入并运行PolynomialFeatures(2度)时，我发现它返回了6个不同的特征。我理解2个特征变成了6个特征，因为它是(A +B+常量)*(A+B+常量) 它变成了A2 + 2AB + 2AC + 2BC + B2 + C2，6种不同的功能。因为存在常量c，所以我在我的dataframe中创建了一个新列C。然而

浏览 26提问于2019-11-15得票数 2

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如何在使用scikit-learn/ sklearn训练决策树时处理分类数据？

machine-learning、scikit-learn、decision-tree

我正在尝试使用sklearn模块来训练决策树分类器。数据由一些分类特征和一些连续特征组成。但当我训练分类器时，具有1、2、3等值的分类特征被视为连续的。我得到的结果给出了一个范围，甚至对于特征的分类值也是如此。例如，我得到了一个决策树，其中X<4.5表示一个特定的类，其中X是一个分类特征。有没有办法增加包含分类特征和类别的节点处的拆分数量超过2。

浏览 1提问于2015-05-19得票数 0

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特征选择Scikit学习

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

在scikit-learn中运行特征选择后，我想公开相关变量，显示从方法中选择的变量，这是如何可能的？命令X.shape只显示变量的数量，我想在特征选择后看到变量的名称。from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.feature_selection

浏览 0提问于2017-09-15得票数 1

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