我正在使用Boruta从我的数据中提取特征。现在我已经使用BorutaPy(rf, n_estimators='auto', verbose=3, random_state=1).fit(X_std,y)提取了11个特征，但我不知道如何可视化结果我使用的是： rf = RandomForestClassifier(n_jobs=-1, class_weight='balanced
浏览 265提问于2019-04-25得票数 1
对于相同的数据集，我使用了R和Python中的Boruta包。我应用的所有步骤和其他方法都是相同的。但在Python和R中，Boruta在特征选择方面的结果是不同的。在R中，选择了46个特征，但在Python中选择了20个特征。原因何在？ M_boruta <- Boruta::Boruta
浏览 20提问于2019-10-24得票数 0
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我试图使用巨蟒中的Boruta选择数据集中最重要的特性。我把数据分成训练和测试组。然后我使用支持向量机回归器来拟合数据。然后，我使用Boruta度量特性importance.The代码如下：svm_model= svclassifier.fit(x_train, y_train)
from boruta import
浏览 0提问于2021-05-02得票数 0
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下面是python中的Boruta实现。它是一种特征选择方法，它消除了相关的、无用的和冗余的变量，并且在执行ML标志或数据分析之前只帮助从数据集中获取相关的特征。基本上，如果我的df是这样的话： Feature 1 Feature 2 Feature 3 Feature 4................Feature 700
在boruta之后，我得
浏览 4提问于2020-02-27得票数 1
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我的因变量是二进制。我的自变量大多不是。我现在正处于探索阶段。我想用散点图来找出Y X1和X2之间的关系。我还能做些什么来更清楚地看待这段关系。
浏览 0提问于2018-05-17得票数 1
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我有一个3500个观测数据集，其中70个特征每个都有二进制标签/目标，用于分类目的。
我的目标是得分超过90%的精确度和最高的召回可能为这一精度。我已经测试了许多算法，到目前为止，随机森林的性能最好。Boruta算法和boruta_py模块，了解了特性的重要性。我删除了20个最不重要的特性。数字20非常武断，因为即使接下来的10个最不重要的特性在重要性方
浏览 0提问于2018-09-16得票数 2
根据文件- CRAN包有一个参数getImp，它定义了要使用的重要性，默认情况下，它是游侠包中的随机林。因此，理论上可以使用xgboost的xgb.importance()函数作为特性重要性的来源，但我在实践中找不
浏览 0提问于2016-11-23得票数 2
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如果在图像上使用特征提取方法，那么我是得到一个特征表示还是在特征表示背后有不同的含义？
据我所知，当我在图像上使用CNN时，卷积层会执行特征提取。那么，我还可以说在每一层之后都有一个新的特性表示吗？
浏览 0提问于2020-11-07得票数 0
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我的数据集大约是700个向量，相当不平衡，大约20%是正面的:80%是负面的。我使用了几种特征评级算法，例如libsvm中的boruta或fselect.py来构建范围特征排序列表，然后从该列表中选择一些顶级特征。问题是，当我采用更多的特征时，AUC值变得相当高(特征</em
浏览 0提问于2019-10-03得票数 0
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为标签预测项目提取特征
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我正在考虑做一个项目，在python中进行堆栈交换问题的关键字提取。我有一个来自kaggle.com的输入数据，它有id，title，body和用于训练的标签。我正在考虑实现一些机器学习算法，如支持向量机，神经网络等来训练分类器。问题是，对于这些算法的输入，我们需要特征。我不知道如何从这些算法的输入中提取特征，因为我以前从未从段落中提取<
浏览 1提问于2016-02-18得票数 1
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我一直在使用优秀的GPUImage库，它实现了几个特征检测器: Harris、FAST、ShiTomas、Noble。然而，这些实现都没有帮助特征提取和匹配部分。它们只是输出一组检测到的角点。我的理解是，下一步将检查每个检测到的角点并从中提取特征，这将产生描述符--即一个32或64位数字，可以用来索引靠近其他类似点的点。通过阅读“计算机视觉算法和应用程序”( Sz
浏览 2提问于2014-03-02得票数 4
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我有一个ML语言识别项目(Python)，它需要一个具有高维特征输入的多类分类模型。这个想法可能很天真，但我在想，如果我能以某种方式可视化那些高维数据和我的模型的决策边界。希望这个
浏览 2提问于2017-10-20得票数 0
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我正在搜索一种特征选择算法，该算法选择以下特征：所有样本的差异都很大基于随机森林分类器特征重要性结果的特征选择然而，我不知道哪一个可能是最好的，或是否
浏览 0提问于2016-06-28得票数 1
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训练中的特征提取
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我在使用特征提取来进行对象分类方面有困难。我需要分类不同类型的汽车，但我不知道哪种特征提取技术用于培训的目的。
简单地说，我怎么能断定算法A对我的目的是好的，我应该寻找哪些特性呢？还请告诉我是否有任何module来实现python中的特征提取。
浏览 4提问于2013-07-28得票数 0
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我用Python开发了一个机器学习模型。我想在移动设备上运行。我不想在手机上进行训练，但只是测试模型。到目前为止我尝试过的
核心ML -专为iOS。但是信号处理支持是不可用的。Treelite我们可以将模型转换为C，但是C代码没有特征提取。我
浏览 3提问于2019-10-16得票数 2
我需要实现一个算法在python或使用openCV。一种有助于图像特征提取的算法。我将在这里使用的图像是皮肤图像。请指导我构建此代码。
浏览 15提问于2018-10-22得票数 0
我正在用python实现一个声学特征提取系统，我需要实现一个-style算法，以确保特征提取系统中的所有模块都以正确的顺序运行，并且不会重复任何特征提取阶段。这个特征提取系统的输入将是一个图形，它详细描述了特征提取块之间的链接，我希望根据该图形计算出要运行的
浏览 1提问于2010-11-30得票数 2
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我正在寻找可靠的特征，以分类细胞类型的显微镜图像。我想知道什么是最好的方法。( 2)我试着提取高层次的</e
浏览 0提问于2013-11-08得票数 3
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WEASEL( Word ExtrAction for time series cLassification )算法从时间序列中提取单词，并为每个时间序列建立代表每个单词频率的特征。此算法包含在pyts库中。可视化相应转换的示例可以在here中找到，但我正在努力实现一个有效的分类器。这段代码为我提供了训练数据的转换数组： from pyts.datasets import load_gunpoint
from pyt
浏览 57提问于2021-02-09得票数 0
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因此，我试图用Python实现一个能够处理混合数据的聚类算法。但是，我不知道我应该计算或使用什么度量来评估集群结果，以及删除其中一个属性的效果。它很容易在Python (https://antonsr
浏览 0提问于2021-05-03得票数 2
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