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机器学习中特征选择

单变量特征是基于单一变量目标y之间关系,通过计算某个能够度量特征重要性指标,然后选出重要性TopK个特征。...使用SelectFromModel选取特征 SelectFromModel可以用来处理任何带有coef_或者feature_importances_ 属性训练之后模型。...可以使用启发式方法有 mean 、 median 以及使用浮点数乘以这些(例如,0.1*mean ) SelectFromModel递归式消除特征不同是,该方法不需要重复训练模型,只需要训练一次即可...1.基于L1正则化特征提取 使用L1正则化线性模型会得到一个稀疏权值矩阵,即生成一个稀疏模型:该模型大多数系数为0,即特征重要性为0,这个时候可以利用 SelectFromModel方法选择非零系数所对应特征...,他会根据信息增益准则来选择信息增益最大特征进行建模,输出各个特征feature_importances_,然后传入SelectFromModel进行特征选择

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机器学习模型可解释性进行到底——特征重要性(四)

这句话并不是很好理解,其实是讲在确定模型过程中,挑选出那些对模型训练有重要意义属性。 最常用使用L1正则化L2正则化来选择特征如Ridge Regression。...否则,使用训练模型fit,然后transform进行特征选择。...包装法嵌入法更精确,比较适合具体到算法去调整,但计算量比较大,运行时间长。 当数据量很大时候,优先使用方差过滤互信息法调整,再上其他特征选择方法。 使用逻辑回归时,优先使用嵌入法。...在训练模型时候发现,lightgbmXGBoost特征重要性差别非常大,所以我们对这两个模型特征重要性进行了求和。 同时,获取特征重要性不同方式,也会对特征重要性有所影响。...在某种方式下重要性较低,另一种方式下可能会比较高,所以我们同样考虑到使用多种不同特征重要性获取方式。

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多元时间序列特征工程指南

使用Python根据汇总统计信息添加新特性,本文将告诉你如何计算几个时间序列中滚动统计信息。将这些信息添加到解释变量中通常会获得更好预测性能。...我们这里直接使用LightGBM对每个预测层位进行训练。这种方法法是一种常用多步超前预测方法。它在scikit-learn中也有实现,名为MultiOutputRegressor。...特征选择 以上提取过程共得到了558个解释变量。根据变量汇总统计信息数量,这可能会产生高维问题。因此,从数据集中删除糟糕或冗余特征是很重要。...以下是前15个特征重要性(为了简洁起见省略了其他特征): 可以看到最重要特征是目标变量第一个滞后值。一些提取特征也出现在前15名中。例如第三个特征SWH|Hmax_js_div。...可以用特征工程改进多元时间序列数据。这包括计算单变量双变量转换汇总统计信息。 提取过多特征会导致高维问题。可以使用特征选择方法来删除不需要特征

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特征选择几种方法

特征选择原理:用加上噪声特征特征误差对比来评价特征重要性,误差越大,说明特征越重要。...oob_score: bool(默认=False) 是否使用袋外样品进行估算 泛化精度。 3、嵌入法(Embedded) 嵌入特征选择方法算法本身紧密结合,在模型训练过程中完成特征选择。...3.1 基于惩罚项特征选择法   使用带惩罚项基模型,除了筛选出特征外,同时也进行了降维。...使用feature_selection库SelectFromModel类结合带L1惩罚项逻辑回归模型,来选择特征代码如下: from sklearn.feature_selection import...GBDT也可用来作为基模型进行特征选择使用feature_selection库SelectFromModel类结合GBDT模型,来选择特征代码如下: from sklearn.feature_selection

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这3个Scikit-learn特征选择技术,能够有效提高你数据预处理能力

我们需要清理数据,并应用一些预处理技术,以能够创建一个健壮准确机器学习模型。 特征选择仅仅意味着使用更有价值特征。这里价值是信息。我们希望使用对目标变量有更多信息特性。...例如,权重可以是线性回归系数或决策树特征重要性。 这个过程从在整个数据集上训练估计器开始。然后,最不重要特征被修剪。然后,用剩余特征对估计器进行训练,再对最不重要特征进行剪枝。...根据特征权重选择较重要特征。 让我们使用与上一节中使用相同特性子集。我们将使用回归作为估计量。作为选择特征阈值,我们使用“mean”关键字。...我们从7个功能中选择了2个。所选择特征是“OverallQual”“OverallCond”,这是有意义,因为这是决定房价关键因素。它们还与使用递归特征消除技术选择特征匹配。...Scikit-learn提供了许多特征选择和数据预处理工具,具体可以查看sklearn文档获取更详细介绍 。

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时间序列中特征选择:在保持性能同时加快预测速度

这样特征选择算法就可以简单地对滞后目标特征进行操作。下面是一个使用递归预测进行特征选择例子。...'].get_support(indices=True) 我们使用元估计器重要性权重(线性模型系数)从训练数据中选择重要特征。...这是一种简单而快速选择特征方法,因为我们处理后数据可以使用通常应用于表格回归任务相同技术来执行。 在直接预测情况下,需要为每个预测步骤拟合一个单独估计器。 需要为每个预测步骤进行选择。...这可能是一个很好结果,因为我们可以通过简单特征选择以更快方式获得良好预测。 上面的测试结果表格都是利用 tspiral 进行处理生成。...它简化了有意义回归滞后识别,并赋予了使用时间序列操作特征选择可能性。最后我们还通过这个实验发现了如何通过简单地应用适当滞后选择来减少预测推理时间。

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特征选择怎么做?这篇文章告诉你

然后,可以使用数据科学机器学习技术对这些数据进行分析,以便提供分析作出预测。尽管在大多数情况下,在开始任何统计分析之前,需要先对最初收集数据进行预处理。...这就是特征选择技术能够帮到我们地方! 图 1:分类器性能维度之间关系 1、特征选择 有许多不同方法可用于特征选择。...与过滤方法一样,嵌入方法也使用机器学习模型。这两种方法区别在于,嵌入方法检查 ML 模型不同训练迭代,然后根据每个特征对 ML 模型训练贡献程度对每个特征重要性进行排序。...在这样做同时,我们将尝试不同特征消除技术,看看它们会如何影响训练时间模型整体精度。 首先,我们需要导入所有必需库。 我们将在本例中使用数据集如下图所示。...我们还可以通过可视化一个训练过决策树来理解如何进行特征选择

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特征选择怎么做?这篇文章告诉你

简介 据《福布斯》报道,每天大约会有 250 万字节数据被产生。然后,可以使用数据科学机器学习技术对这些数据进行分析,以便提供分析作出预测。...这就是特征选择技术能够帮到我们地方! ? 图 1:分类器性能维度之间关系 特征选择 有许多不同方法可用于特征选择。...与过滤方法一样,嵌入方法也使用机器学习模型。这两种方法区别在于,嵌入方法检查 ML 模型不同训练迭代,然后根据每个特征对 ML 模型训练贡献程度对每个特征重要性进行排序。 ?...在这样做同时,我们将尝试不同特征消除技术,看看它们会如何影响训练时间模型整体精度。 首先,我们需要导入所有必需库。 ? 我们将在本例中使用数据集如下图所示。 ?...我们还可以通过可视化一个训练过决策树来理解如何进行特征选择

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收藏 | 机器学习特征选择方法总结(附代码)

这就是特征选择技术能够帮到我们地方! 图 1:分类器性能维度之间关系 特征选择  有许多不同方法可用于特征选择。...与过滤方法一样,嵌入方法也使用机器学习模型。这两种方法区别在于,嵌入方法检查 ML 模型不同训练迭代,然后根据每个特征对 ML 模型训练贡献程度对每个特征重要性进行排序。...在这样做同时,我们将尝试不同特征消除技术,看看它们会如何影响训练时间模型整体精度。 首先,我们需要导入所有必需库。 我们将在本例中使用数据集如下图所示。...基于集合决策树模型(如随机森林)可以用来对不同特征重要性进行排序。...我们还可以通过可视化一个训练过决策树来理解如何进行特征选择

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时间序列中特征选择:在保持性能同时加快预测速度

这样特征选择算法就可以简单地对滞后目标特征进行操作。下面是一个使用递归预测进行特征选择例子。...'].get_support(indices=True) 我们使用元估计器重要性权重(线性模型系数)从训练数据中选择重要特征。...这是一种简单而快速选择特征方法,因为我们处理后数据可以使用通常应用于表格回归任务相同技术来执行。 在直接预测情况下,需要为每个预测步骤拟合一个单独估计器。需要为每个预测步骤进行选择。...这可能是一个很好结果,因为我们可以通过简单特征选择以更快方式获得良好预测。 上面的测试结果表格都是利用 tspiral 进行处理生成。...它简化了有意义回归滞后识别,并赋予了使用时间序列操作特征选择可能性。最后我们还通过这个实验发现了如何通过简单地应用适当滞后选择来减少预测推理时间。

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【干货】特征选择通俗讲解!

这就是特征选择技术能够帮到我们地方! 图 1:分类器性能维度之间关系 特征选择 有许多不同方法可用于特征选择。...与过滤方法一样,嵌入方法也使用机器学习模型。这两种方法区别在于,嵌入方法检查 ML 模型不同训练迭代,然后根据每个特征对 ML 模型训练贡献程度对每个特征重要性进行排序。...在这样做同时,我们将尝试不同特征消除技术,看看它们会如何影响训练时间模型整体精度。...基于集合决策树模型(如随机森林)可以用来对不同特征重要性进行排序。...我们还可以通过可视化一个训练过决策树来理解如何进行特征选择

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机器学习中特征选择怎么做?这篇文章告诉你

这就是特征选择技术能够帮到我们地方! ? 图 1:分类器性能维度之间关系 特征选择 有许多不同方法可用于特征选择。...与过滤方法一样,嵌入方法也使用机器学习模型。这两种方法区别在于,嵌入方法检查 ML 模型不同训练迭代,然后根据每个特征对 ML 模型训练贡献程度对每个特征重要性进行排序。 ?...在这样做同时,我们将尝试不同特征消除技术,看看它们会如何影响训练时间模型整体精度。 首先,我们需要导入所有必需库。 ? 我们将在本例中使用数据集如下图所示。 ?...基于集合决策树模型(如随机森林)可以用来对不同特征重要性进行排序。...我们还可以通过可视化一个训练过决策树来理解如何进行特征选择

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机器学习中特征选择通俗讲解!

据《福布斯》报道,每天大约会有 250 万字节数据被产生。然后,可以使用数据科学机器学习技术对这些数据进行分析,以便提供分析作出预测。...这就是特征选择技术能够帮到我们地方! 图 1:分类器性能维度之间关系 特征选择 有许多不同方法可用于特征选择。...与过滤方法一样,嵌入方法也使用机器学习模型。这两种方法区别在于,嵌入方法检查 ML 模型不同训练迭代,然后根据每个特征对 ML 模型训练贡献程度对每个特征重要性进行排序。...基于集合决策树模型(如随机森林)可以用来对不同特征重要性进行排序。...我们还可以通过可视化一个训练过决策树来理解如何进行特征选择

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Feature Engineering 特征工程 4. Feature Selection

使用较少特征可以加快预测速度,但会降低预测准确率 为了解决这些问题,使用特征选择技术来为模型保留最丰富特征 1....但是,上面犯了严重错误,特征选择时fit,把所有数据用进去了,会造成数据泄露 我们应该只用训练集来进行fit,选择特征 feature_cols = baseline_data.columns.drop...L1 regularization L1正则 单变量方法在做出选择决定时一次只考虑一个特征 相反,我们可以通过将所有特征包括在具有L1正则化线性模型中来使用所有特征进行特征筛选 与惩罚系数平方 L2...(Ridge)回归相比,这种类型正则化(有时称为Lasso)会惩罚系数绝对大小 随着L1正则化强度提高,对于预测目标而言次要特征将设置为0 对于回归问题,可以使用sklearn.linear_model.Lasso...= 0] 通常,使用L1正则化进行特征选择比单变量测试更强大 但是在具有大量数据大量特征情况下,L1正则化特征选择速度也会很慢 在大型数据集上,单变量测试将更快,但预测性能可能会更差

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特征选择特征提取最全总结

嵌入法 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征方法,即特征选择算法训练同时进行。在使用嵌入法时,我们先使用某些机器学习算法模型进行训练,得到各个特征权值系数,根据权值系数从大到小选择特征。...这些权值系数往往代表了特征对于模型某种贡献或某种重要性,比如决策树集成模型中 feature_importances_ 属性,可以列出各个特征对树建立贡献,我们就可以基于这种贡献评估,找出对模型建立最有用特征...另外,支持向量机逻辑回归使用参数C来控制返回特征矩阵稀疏性,参数C越小,返回特征越少。Lasso回归,用alpha参数来控制返回特征矩阵,alpha值越大,返回特征越少。...在修剪集合上递归地重复该过程,直到最终到达所需数量选择特征。区别于过滤法嵌入法一次训练解决所有问题,包装法要使用特征子集进行多次训练,因此它所需要计算成本是最高。...同时通过假设检验来将特征消减到最能解释趋势特征,称为去相关性。然后,可以使用这些特征集在时间序列上构造统计或机器学习模型,例如在回归或分类任务中使用

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tsprial:一种方便快捷时间序列特征选择工具

数据处理,建模验证,这些过程都需要从业者从头开始进行模型构建,训练测试。这时就会花费很多时间。 是否有一些工具可以帮助我们通过一些简单而有效技巧来提高前期特征选择,或者构建基础模型速度呢?...tsprial 也提供了各种预测技术,能与 scikit-learn 完美地集成使用。 下面为大家展示下如何使用 tsprial 进行时间序列特征高效选择。...特征选择算法就可以简单地对滞后目标特征进行操作。...在纯自回归情况下,如果没有额外外生变量,滞后目标值是提供良好预测唯一有价值信息。 这里采用了三种递归方法直接方法进行比较。首先,使用过去长达168小时所有延迟(full)。...它简化了识别有意义回归滞后特征过程,并赋予了使用时间序列操作特征选择可能性。最后通过这个实验我们发现了如何通过简单地应用滞后特征选择来减少预测推理时间。

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深度了解特征工程

重点考虑如下三方面: ①数据获取途径 - 如何获取特征(接口调用or自己清洗or/github资源下载等) - 如何存储?...L2正则方法交叉检验 使用feature_selection库SelectFromModel类结合带L1惩罚项逻辑回归模型,来选择特征代码如下: from sklearn.feature_selection...SelectFromModel #带L1L2惩罚项逻辑回归作为基模型特征选择 #参数threshold为权值系数之差阈值 SelectFromModel(LR(threshold=0.5, C...特征工程需要在机器学习应用中加深理解一个完整特征工程、机器学习处理过程是:应用机器学习过程包含许多步骤。从问题定义,到数据选择准备,以及模型准备,模型评价调参,最后是结果表达。...2、设计特征:这个依赖于具体问题,但是你可能使用自动化特征提取方式,或者人工构造,或者二者结合。3、选择特征使用不同特征重要性评价指标以及不同特征选择方法。

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5种数据科学家必须知道特征选择方法

模型好坏很大程度上还是取决于数据质量、特征选择。 面对海量数据我们无法手动挨个EDA挑选,那么如何科学地使用方法筛选特征显得尤为重要,今天个大家介绍数据科学家必须掌握5种常用特征选择方法。...例如,名称或ID变量这些无意义特征,如果不进行特征选择,那么这些质量比较差输入特征也就会产生质量差输出。 2、如何进行特征选择?...基于包装器:包装器方法将选择一组特征视为搜索问题,例如:递归特征消除方法。 嵌入式:嵌入式方法使用具有内置特征选择方法算法,例如:LassoRF有自己特征选择方法。...source=post_page 3、五种特征选择方法 进行选择之前完成了一些基本预处理,例如删除空值独热编码。...基于树:SelectFromModel 我们还可以使用随机森林,根据特征重要性选择特征。 我们使用每个决策树中节点杂质计算特征重要性

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