混合数据类型中的特征选择

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python、machine-learning、feature-selection

我有一个庞大的数据集，其中既有数值变量，也有分类变量。我遇到过各种主要专注于数字或分类数据的特征选择技术，而不是它们的混合。有没有在这样的数据集上工作的特征选择技术？

浏览 19提问于2020-04-13得票数 0

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如何处理混合数据类型向量上的相似搜索？

feature-engineering、similarity、feature-scaling、features、tools

我认为这个问题是许多初学者遇到的，我找不到合适的通用指南。文本GPS坐标我正在研究DB + SDK<

浏览 0提问于2023-04-14得票数 4

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如何在具有各种数据类型的数据集中应用过滤特征选择？

machine-learning、feature-selection

我最近一直在研究不同的过滤器特征选择方法，并注意到一些方法更适合于数字数据(Pearson)，而另一些方法更适合于分类数据(X-Square)。我正在处理一个混合了这两种数据类型的数据集，我不确定应用过滤器方法的最佳实践是什么。最好是将数据集分成分类和数值两部分，对每个集合执行不同的过滤方法，然后连接结果？

浏览 8提问于2020-01-20得票数 0

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我们可以使用主成分分析来监督分类吗？

classification、feature-selection、feature-extraction、pca

我的问题是：pca中的“特征提取”与“特征选择”有何不同？我<e

浏览 0提问于2019-04-28得票数 1

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如何在混合数据集中使用聚类算法来减少维数？

python、clustering、feature-selection、data-science-model、dimensionality-reduction

我正在使用与电视消费数据相对应的混合数据集，目的是将特征的数量减少到仅用于使用聚类检测电视消费模式(或消费组)的特征数。由于我怀疑有许多维度可能与我的学习无关，所以我想减少功能的数量。它很容易在Python (https://antonsruberts.github.

浏览 0提问于2021-05-03得票数 2

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将toString以混合哪些性状为基础

scala

只是在做一个概念库的证明。试图在可能的情况下抽象化和混合特征，而不是继承，而且在这个库中，在所有字符实例之间实际上只有一个共同的特征，根本就没有类对象，只是混合了一些特征来构建case对象。试图实现一个智能的ish toString实现，它能够识别我混合的特性，并相应地改变toString。_:HasDecimal ⇒ s"Decimal: ${a.castTo[HasD

浏览 2提问于2015-02-05得票数 0

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机器学习--特征选择还是降维？

machine-learning、artificial-intelligence、feature-selection、dimensionality-reduction

我仍然在探索机器学习的这一领域，尽管我知道特征选择和降维之间的区别，但我发现在掌握何时进行特征选择或降维(或两者兼而有之)的概念上存在一些困难。假设我有一个包含大约40个特征的数据集，那么单独执行降维还是单独进行特征选择是一种好的做法？或者应该有两种方法的混合(即先进行特征选择，然后进行降维-或者反之亦然)？

浏览 1提问于2017-12-16得票数 0

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精确度差异的原因是什么？

weka、data-mining

我有一个2001属性的数据集和63个实例，当使用Weka进行分类时，我们可以看到J48比朴素的Bayes.but有更高的准确率。在做主成分分析之后，我们可以看到J48的准确率比第一个下降了，第一次我得到了82%，在主成分分析之后我得到了72.5%.what，这是原因吗？

浏览 1提问于2015-03-21得票数 0

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梯度增强与Sklearn

python、numpy、machine-learning、scipy、regression

我想使用Sklearn的GradientBoostingRegressor类来预测回归问题中目标变量的值。我所拥有的特征是混合型的--有些是连续的数值，有些是布尔型的，两个是范畴型的，一个是连续数的向量。我选择梯度提升树，特别是因为数据是混合数据类型。特征向量的一个例子是：类别1，41.93655，-87.642079，0，0，<1x82

浏览 6提问于2013-11-23得票数 0

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在Tensorflow中执行特征选择

python、tensorflow、regression

我正在从事一个涉及回归的Python项目，以预测一些值。输入是一个由70特性组成的数据集，它是、分类和序数变量的混合。因变量是连续。我有一些问题在下面提到。1]在Tensorflow中，是否有一种使用前向选择技术进行特征选择的方法？ (2)是否有alternatives进行特征选择？

浏览 0提问于2018-04-15得票数 3

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过滤来自pyspark数据帧的负值

dataframe、filter、pyspark

我有一个>40列的spark dataframe，其中的值是混合值。如何一次只从所有列中选择正值并过滤掉负值？我访问了[ ]，但没有一个解决方案有效。我想将朴素贝叶斯拟合到pyspark中，其中一个假设是所有特征都必须是积极的。如何通过仅从我的特征中选择正值来准备相同的数据？

浏览 2提问于2018-03-19得票数 1

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延迟性状初始化

scala、constructor、initialization、traits

我需要一种智能的组件组合机制，它允许混合特征在组合组件之后初始化。DynamicComponent {} 以下几点对我来说不是选择：使用protected lazy val component；这将产生一个雪崩的几十个需要变得懒惰，这是，我不想要。将addListener放入一个方法中，例如init

浏览 4提问于2013-04-27得票数 5

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Python机器学习，特征选择

python、scikits、scikit-learn

我正在做一个与书面文本相关的分类任务，我想知道为了提高分类结果，执行某种“特征选择”过程有多重要。我使用了许多与这个主题相关的功能(大约40个)，但我不确定所有的功能是否都是真正相关的，以及哪些组合。我正在使用支持向量机(scikits)和LDAC (mlpy)。如果a混合了相关和不相关的特征，我想我得到的分类结果会很差。我应该在分类前执行“特征选择程序”吗？Scikits有使用基于树的</

浏览 0提问于2012-03-12得票数 3

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选择独立于所使用模型的特性的最佳方法是什么？

machine-learning、tensorflow、regression、feature-selection、feature-extraction

我正在使用tensorflow的DNNRegressor来建模一个多元回归问题。我想要形成一个最优的特征子集从一个混合袋的分类和连续的特征。最好的办法是什么？我之所以希望这种方法独立于模型，是因为我在tensorflow的直接上下文中找不到很多关于特征选择/评估的信息。

浏览 0提问于2018-06-12得票数 1

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套索特征选择结果和最佳特征的选择

linear-regression、feature-selection、negative-number、lasso-regression、magnitude

现在我将套索应用于特征选择，并且特征回归系数的结果混合在(负/正/零)值之间。我知道“任何具有非零回归系数的特征都是由套索算法选择的”。请回答我，如果你可以为我推荐任何有关这方面的简单文件，附加它或设置它的名称…

浏览 18提问于2021-05-04得票数 0

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无监督学习中的特征选择或降维

nlp、clustering、feature-selection、unsupervised-learning、dimensionality-reduction

这是客户数据，所以它涉及很多句子，所以我在聚类之前使用通用的句子编码器。我想知道在无监督学习中是否有一种方法可以进行特征选择或降维。这可能非常有用，因为到目前为止，集群给出了一个混合的结果，我强烈地感觉这可能是由于数据中不想要的属性。任何帮助都是非常感谢

浏览 0提问于2019-06-19得票数 2

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CLARA和Gower用于混合数据类型

r、cluster-analysis、large-data、similarity、categorical-data

我有相当大的数据(1140万条记录和9个变量)。变量由顺序、标称和连续数据类型混合组成。因此，我选择Gower方法来计算相异矩阵来处理混合数据类型。然而，数据的大小太大而无法计算。然后，我发现了另一个有趣的方法，称为CLARA，它使用样本来计算聚类，然后将聚类分配给其他数据点。问题是我找不到合适的度量来计算混合数据类型的距离。换句话说，在clara in cluster packa

浏览 1提问于2018-05-28得票数 0

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在Java中提供特征的库或语言扩展？

java、traits

我刚刚了解到了特征( Smalltalk中的“特征”，Perl中的“角色”)。我想用一种我熟悉的语言快速地进行实验。Java中是否有支持特征的库或扩展？我听说AspectJ和Qi4J都支持混合，但我也读到混合不同于特征。那么我也可以使用这些库中的一个来实现特征吗？或者Scala呢，它完全向后兼容Java，对吧

浏览 1提问于2011-03-08得票数 4

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如何在实例中混入特征？

scala、traits

给定一个特征MyTrait def doSomething = println("boo")可以使用extends或with将其混合到一个类中也可以在实例化新实例时混合使用：o.doSomething But...can将特征(或任何其他特征，如果有区别)添加到现有实例中？

浏览 1提问于2010-10-09得票数 48

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如何在python的matplotlib条形图中对某些条形进行着色？

python、matplotlib、bar-chart

我正在研究混合特征选择中所选择的特征，包括嵌入式特征选择和包装器选择。因此，首先根据特征的重要性得到特征，然后利用所选择的特征在嵌入式选择中运行包装器选择，得到模型精度最高的特征。我从嵌入式选择中得到了条

浏览 8提问于2020-06-10得票数 0

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