基本问题，但我有一些数据，并试图了解在预测目标变量的结果时，哪些特征是最重要的。我没有计划用这些数据进行预测。鉴于此，我是否应该将数据划分为训练和测试，如果是，为什么？谢谢!
浏览 16提问于2020-02-09得票数 0
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获取数据帧字典的特征重要性
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我目前正在做一个使用RandomForestRegressor的用例。为了分别获得基于一个列的训练和测试数据，假设是Home，数据帧被分成字典。几乎完成了建模，但坚持获取字典中每个键的特征重要性(键的数量= 21)。importance in zip(feature_list, list(rf.feature_importances_)):
print(n
浏览 14提问于2019-01-17得票数 0
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我有一个有11个特征的数据集，我注意到操作这些特征(例如删除其中一个或一些)不会影响训练和测试数据的错误分数，所以我不得不检查这些特性的重要性。以下是以下内容：正如注意到的那样，第一个特性具有很高的一致性。然而，其余的都是无关紧要的。因此，我尝试只使用
浏览 0提问于2021-02-23得票数 1
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特征选择和交叉验证
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我想训练一个回归模型，为了做到这一点，我使用随机森林模型。然而，我也需要进行特征选择，因为我的数据集中有太多的特征，我担心如果我使用了所有的特征，我就会过度拟合。1-如果我将数据分成两半，在前半部分进行特征选择，并使用这些选择的</
浏览 1提问于2013-10-29得票数 5
我是ML的新手，我正在尝试为现实生活中的一个问题构建一个用于不平衡二进制类的分类器。我尝试了各种模型，如Logistic回归、随机森林、ANN等，但每次训练数据的准确率和召回率都非常高(约94%)，而测试或验证数据的准确率和召回率非常低(约1%)。我有53个特征和97094个数据</e
浏览 0提问于2020-03-09得票数 2
我使用的是LightGBM 2.0.6 Python API。我的训练数据有大约80K个样本和400个特征，我正在训练一个大约2000次迭代的模型，该模型用于多类分类(#classes = 10)。当训练模型时，当我调用model.feature_importance()时，我遇到了分段错误。我尝试生成用于测试的人工数据
浏览 1提问于2017-08-28得票数 1
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我有一个神经网络来解决一个时间序列预测问题。这是一个序列对序列的神经网络，目前它是训练样本，每一个有十个特征。模型的性能是平均的，我想研究添加或删除特性是否会提高性能。我用keras构造了神经网络。我所包括的特点如下：按季滞后的历史数据系列(4个系列)四个时不变特征平铺延长了序列的</em
浏览 0提问于2019-01-27得票数 16
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给定从训练数据集中提取的一组特征，这些特征用于训练SVM。使用k折交叉验证来选择SVM参数(例如，c，γ)，例如，训练数据集被分成5折，其中一个被选为验证集。完成了折叠的旋转，并使用平均精度来选择最佳参数。
那么，我是否应该有另一组测试集(Test set)并报告(就像在纸质出版物中一样)？我的理解是，由于验证
浏览 1提问于2015-01-02得票数 0
在python中，如何根据variableI重要性绘制前k个变量？我知道我可以从xgb_model.get_score()中提取变量重要性，它返回一个存储对(特征，重要性
浏览 128提问于2018-04-27得票数 0
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我把X numpy array作为我的特性，把y numpy array作为我的目标。我把它们分成训练数据和测试数据。我从许多QnA中读到，他们只说preprocess训练和测试是分开的。我假设我只对我的
浏览 0提问于2020-03-15得票数 0
我正在学习如何准备数据，构建估计器，并使用训练/测试数据拆分进行检查。 我的问题是如何正确地准备测试数据集。 我将我的数据分成测试和训练集。，我想在测试数据上使用我训练过的估计
浏览 19提问于2019-08-21得票数 0
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SVM的参数选择
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我有一个数据集，我用libSVM在Matlab中进行分类。数据集由4个类组成。
对于支持向量机的参数选择，可以进行嵌套交叉验证。问题是，我最终也需要最佳参数的值。在完成嵌套交叉验证并具有最终的准确性之后，我需要最佳参数的值。然后，我将为每个类别(1-VS-All)训练一个支持向量机( SVM )，其中包含选择最重要特征的最佳参数(根据最高度<em
浏览 2提问于2015-06-18得票数 1
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我的问题很简单:在使用DNN算法训练数据集之前，是否可以使用基于树的降维方法，例如嵌入在随机森林中的特征重要性？
换句话说，使用基于树的特征重要性会阻止使用不同于树/随机林的训练算法吗？
浏览 2提问于2020-07-17得票数 0
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情景1:
我训练了一个文本分类模型(模型1)，它给了我一个真实类别的概率为X。我还训练了一个分类模型(模型2)，只使用分类和数字数据。这两个模型都用于预测同一个真正的类；只是特性不同。我对模型1和模型2返回的概率(以它们作为输入特征)使用了随机林分类器，并得到了类似的性能度量(准确性、精确召回)。模型1和模型2的特征重要性分别为
浏览 0提问于2021-01-05得票数 0
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在我的硕士论文上工作，这是一个我找不到好资源的问题。
我正在处理18个参与者的数据，他们要么是主动的，要么是被动的。每个试验有100个数据点，但不能与试验分开使用(因为这是脑电图时代)。我的数据由579个特性组成，所以我需要一些特性选择，因为文献显示它们中的大多数都是无关的，但是我想使用自下而上的</e
浏览 0提问于2019-01-14得票数 2
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我使用以下代码为两类类(1和0)建立了SVM线性模型：我使用以下代码提取了训练集的权重.svm.model$coefs) %
浏览 3提问于2018-01-08得票数 5
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我是ml的新手，我正在使用Spark ML构建一个预测系统。我读到特征工程的一个主要部分是找到每个特征在进行所需预测时的重要性。在我的问题中，我有三个分类特征和两个字符串特征。我使用OneHotEncoding技术来转换分类特征，使用简单的HashingTF机制来转换字符串<
浏览 1提问于2016-08-22得票数 1
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时间序列预测中滤波前后的特征选择
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我根据前一天的气象变量和臭氧值预测臭氧浓度。我使用savitzky golay滤波器来去除时间序列数据集中的噪声.使用XGBOOST，这是筛选器之前<
浏览 0提问于2019-08-05得票数 1
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我已经将我的数据分成了训练部分和测试部分。我的数据表有一个'text‘列。考虑一下，我还有另外十列表示数字特征。我已经使用TfidfVectorizer和训练数据来生成术语矩阵，并将其与数字特征相结合来创建训练数据框架。colle
浏览 29提问于2020-04-10得票数 0
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