caret 是一个用于创建机器学习工作流的一般包,方法使用如下： library(caret) library(kernlab) data(iris) head(iris) ?...输入为预测结果的一列，和用于训练的数据集比例，一般用四分之三来训练，四分之一来测试，即p = 0.75。...iris$Species,p = 0.75,list = F) head(intrain) training<-iris[intrain,] testing<-iris[-intrain,] 选用特定训练模型...,data=training,method = "pls",preProc = c("center", "scale")) modelFit$finalModel 使用模型对测试数据集进行预测 predictions
特征选择也称特征子集选择，是从现有的m个特征中选出对机器学习有用的n个特征(n<=m)，以此降低特征维度减少计算量，同时也使模型效果达到最优。...为什么要做特征选择 在实际业务中，用于模型中的特征维度往往很高，几万维，有的一些CTR预估中维度高达上亿维，维度过高会增大模型计算复杂度，但是在这么多维数据中，并不是每个特征对模型的预测都是有效果的，所以需要利用一些方法去除一些不必要特征...递归式消除特征 递归式消除特征(RFE)是指，将全部特征都丢到给定的模型里面，模型会输出每个特征的重要性，然后删除那些不太重要的特征；把剩下的特征再次丢到模型里面，又会输出各个特征的重要性，再次删除；如此循环...model = SelectFromModel(clf, prefit=True) X_new = model.transform(X) X_new.shape 你还可以看看： 机器学习模型效果评估...机器学习中非平衡数据处理
一、机器学习的流程 应用机器学习算法的流程大致可以分为： 收集数据 数据处理，提取特征 训练模型 模型部署 模型的应用及反馈 具体的衔接关系如下图所示： ?...二、机器学习的关键问题 在机器学习中主要有如下的三个关键问题： 特征=对原始数据的数值表示 模型=对特征的数学总结 成功的应用=对于给定的数据和任务选择合适的模型和特征 1、特征 特征是对原始数据的抽象...1.3、机器学习中的特征空间 从上述的特征提取中发现从原始数据中提取特征是将原始数据映射到一个更高维的空间，特征空间中的特征是对原始数据更高维的抽象。...其中，词频(tf)表示的是在文章中该词出现的次数，逆文本频率(idf)是一个词语普遍重要性的度量。...5、其他的一些主题 机器学习中还有一些其他的主题，包括： 特征的归一化 特征变化 模型的正则化 ······ 参考文献 《Understanding Feature Space in Machine Learning
3.2 一些比赛经验 参考文献 可参考另外几篇： 机器学习模型可解释性进行到底 —— 从SHAP值到预测概率（二） 机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一） 机器学习模型可解释性进行到底...,简称RFE ），递归消除特征法的主要过程是，采用一个机器学习模型进行多次的训练，每一次的训练，都会消除若干部分权重系数的特征，然后再采用新的一组训练集进行训练。...2 SHAP(SHapley Additive exPlanation) 可参考另外几篇： 机器学习模型可解释性进行到底 —— 从SHAP值到预测概率（二） 机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP...Feature selection using SelectFromModel 5 干货 | 用户画像在携程商旅的实践 6 消费金融场景下的用户购买预测【冠军方案】分享 7 笔记：机器学习中的特征选择...这篇文章告诉你 10 AutoML:mljar-supervised 11 机器学习中的特征选择 12 利用PermutationImportance挑选变量 13 可解释性机器学习_Feature
背景 在机器学习或者深度学习模型训练完成后，通常我们需要对输入特征进行重要度排序及筛选，好去找到一些重要度没这么高的特征，将其排除以提高模型收敛速度及准确率。...特征重要程度排序 特征排序方法1 特征分裂 训练过程中计算训练过程中通过记录特征的分裂总次数、总/平均信息增益来对特征重要性进行量化。...由于本身Ensemble模型在选择特征分裂时带有一定随机性，一般会跑多个模型然后把特征重要性求平均后排序。...特征排序方法2 OOB 训练后使用OOB（Out of Bag）数据计算第二种方式是训练好模型之后，用Out of Bag（或称Test）数据进行特征重要性的量化计算。...基本思路：有效的特征应该保证对预测结果的贡献具有一致性（对相似的样本，特征贡献都为正或都为负） 实现方案：在样本集A、B上分别训练模型并对B中的样本计算SHAP值a、b，计算a、b中每个特征SHAP值的相关系数
特征提升 早期机器学习的研究与应用,受模型种类和运算能力的限制。...所谓特征抽取,就是逐条将原始数据转化为特征向量的形式,这个过程同时涉及对数据特征的量化表示;而特征筛选则更进一步,在高维度、已量化的特征向量中选择对指定任务更有效的特征组合,进一步提升模型性能。...我们处理这些数据，比较常用的文本特征表示方法为词袋法:顾名思义,不考虑词语出现的顺序，只是将训练文本中的每个出现过的词汇单独视作一列特征。...那么模型在测试集上的准确性约为81.15%; 如果筛选前20%维度的特征,在相同的模型配置下进行预测,那么在测试集上表现的准确性约为82.06%; 如果按照固定的间隔采用不同百分比的特征进行训练与测试,...那么交叉验证得出的准确性有着很大的波动,最好的模型性能表现在选取前7%维度的特征的时候; 如果使用前7%维度的特征,那么最终决策树模型可以在该分类预测任务的测试集上表现出85.71%的准确性,比起最初使用全部特征的模型性能高出接近
要解决一个机器学习问题，我们不能仅仅通过将算法应用到提供的数据上。比如.fit() 。我们首先需要构建一个数据集。 将原始数据转换为数据集的任务称为特征工程。...在本文中，我们将了解为什么使用特征工程和特征工程的各种方法。 为什么使用特征工程？ 特征工程出现在机器学习工作流程的最初阶段。特性工程是决定结果成败的最关键和决定性的因素。 ?...特征工程在机器学习工作流程中的地位 许多Kaggle比赛都是通过基于问题创建适当的功能而获胜的。例如，在一场汽车转售比赛中，获胜者的解决方案包含一个分类特征——普通汽车的颜色，稀有汽车的颜色。...这一特性增加了汽车转售的预测效果。既然我们已经理解了特性工程的重要性，现在让我们深入研究用于实现的各种标准方法。 现在让我们了解如何实现特性工程。...，在实践中很少出现，当我们有一个数字特征，但我们需要把它转换成分类特征。
您用来训练机器学习模型的数据特征(data features)对最终实现时能达到的性能表现有巨大的影响。...不相关或部分相关的特征可能会对模型性能产生负面影响。 在这篇文章中，您将会了解自动特征选择技术，您可以使用scikit-learn在Python中准备机器学习(所使用的)数据。 让我们开始吧。...您可以在文章"Feature selection"了解有关使用scikit-learn进行特征选择的更多信息。 机器学习的特征选择 本节列出了Python中用于机器学习的4个特征选择方案。...您了解了使用scikit-learn在Python中准备机器学习数据的特征选择。...如果您正在寻找关于特征选择的更多信息，请参阅以下相关文章： 使用Caret R软件包进行特征选择 提高特征选择准确性并减少训练时间 特征选择介绍 使用Scikit-Learn在Python中进行特征选择
结构总览 特征工程 传统编程的关注点是代码。在机器学习项目中，关注点变成了特征表示。也就是说，开发者通过添加和改善特征来调整模型。“Garbage in, garbage out”。...对于一个机器学习问题，数据和特征往往决定了结果的上限，而模型、算法的选择及优化则是在逐步接近这个上限。特征工程，顾名思义，是指从原始数据创建特征的过程。...将原始数据映射到特征 许多机器学习模型都必须将特征表示为实数向量，因为特征值必须与模型权重相乘。 ? 图 1....特征组合：组合独热矢量 到目前为止，我们已经重点介绍了如何对两个单独的浮点特征进行特征组合。在实践中，机器学习模型很少会组合连续特征。...不过，机器学习模型却经常组合独热特征矢量，将独热特征矢量的特征组合视为逻辑连接。例如，假设我们具有以下两个特征：国家/地区和语言。
参考链接： Python中的网格搜索优化算法 在进行机器学习算法中，我们常用的算法就像下面的代码形式类型 经历导入数据-预处理-建模-得分-预测 但是总觉得少了点什么，虽然我们建模的目的是进行预测，但是我们想要知道的另一个信息是变量的重要性...，在线性模型中，我们有截距和斜率参数，但是其他机器学习算法，如决策树和随机森林，我们貌似没有这样的参数 值得庆幸的是我们有变量重要性指标feature_importances_，但是就目前而言，这个参数好像只有在决策树和以决策树为基础的算法有...但是考虑到随机森林已经能解决大部分的分类和回归问题，我们就暂且以随机森林算法为例，介绍特征重要性吧 先考虑一个简单的问题 列表中的数据和你元数据的表头是对应的，最大值为1，值越大，越重要 以上只是简单的算法...，但是大部分时候，我们会加上交叉验证的网格搜索，那应该怎么办呢 估计算法主题其实就是best_estimator_，再追加特征重要性参数就可以了。...关于其他机器学习算法的特征重要性，大家可以自行寻找其他方法，正在寻找和学习中,需要提醒的是，特征重要性对于变量自相关性不敏感，也就是说，在变量间存在相关性的时候，特征重要性指标可能与实际想要的结果有所偏差
但是对于大部分x值，在a组数据集中比x小的数据所占的比例比b组中的要高，也就是说达到相同累积比例的值在b组中比a组中要高。...由于我们不能忽视预测质量的下降，所以我们需要持续监控已经部署的机器学习模型。当我们在某些领域开展业务时，往往面临的一个挑战是，我们模型的预测结果具有迟滞性。...因此，需要监控实时流量中特征分布与模型评估测试集中特征分布之间的相似性，从而能够立即发现并评估模型的输入特征是否发生了重大变化。 3....在展示内容上，除了常见的模型CPU/GPU使用率、内存占用率、模型响应时长等，往往还会按模型分组、创建特征KS-检验直方图、时间段选择、异常特征展示、不同模型实时效果对比等信息。 ? 4....参考资料 [1] 风控模型中的K-S理解以及python实现 [2] Kolmogorov-Smirnov Test [3] What’s your ML Test Score?
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...例如，考虑一个非常简单的线性模型 在这里，我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型，但实际上，我们考虑另一个特点-不用于产生数据- ，即相关 。我们考虑这三个特征的随机森林 。...只是模型无法在 和 之间选择 ：有时会 被选择，有时会被选择 。我想我发现图形混乱，因为我可能会想到的 重要性 的 恒定。...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
2.遵循过滤方法的相同目标，但使用机器学习模型作为其评估标准（例如，向前/向后/双向/递归特征消除）。我们将一些特征输入机器学习模型，评估它们的性能，然后决定是否添加或删除特征以提高精度。...与过滤方法一样，嵌入方法也使用机器学习模型。这两种方法的区别在于，嵌入的方法检查 ML 模型的不同训练迭代，然后根据每个特征对 ML 模型训练的贡献程度对每个特征的重要性进行排序。...在下面的每个示例中，每个模型的训练时间都将打印在每个片段的第一行，供你参考。 一旦我们的随机森林分类器得到训练，我们就可以创建一个特征重要性图，看看哪些特征对我们的模型预测来说是最重要的（图 4）。...（RFE） 递归特征消除（RFE）将机器学习模型的实例和要使用的最终期望特征数作为输入。...然后，它递归地减少要使用的特征的数量，采用的方法是使用机器学习模型精度作为度量对它们进行排序。
关于机器学习中的特征我有话要说 在这次校园招聘的过程中，我学到了很多的东西，也纠正了我之前的算法至上的思想，尤其是面试百度的过程中，让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法，机器学习是一个过程，这样的过程包括数据处理...(奇异值分解)，详细见“简单易学的机器学习算法——SVD奇异值分解” Sammon's Mapping(Sammon映射) 二、特征选择的目标 引用自吴军《数学之美》上的一句话：一个正确的数学模型应当在形式上是简单的...构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质，当然此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释，所以特征选择的目标大致如下： 提高预测的准确性 构造更快，消耗更低的预测模型...能够对模型有更好的理解和解释 三、特征选择的方法 主要有三种方法： 1、Filter方法 其主要思想是：对每一维的特征“打分”，即给每一维的特征赋予权重，这样的权重就代表着该维特征的重要性...在机器学习=模型+策略+算法的框架下，特征选择就是模型选择的一部分，是分不开的。这样文章最后提到的特征选择和交叉验证就好理解了，是先进行分组还是先进行特征选择。
关于机器学习中的特征我有话要说 在这次校园招聘的过程中，我学到了很多的东西，也纠正了我之前的算法至上的思想，尤其是面试百度的过程中，让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法，机器学习是一个过程...(奇异值分解)，详细见“简单易学的机器学习算法——SVD奇异值分解” Sammon's Mapping(Sammon映射) 二、特征选择的目标 引用自吴军《数学之美》上的一句话：一个正确的数学模型应当在形式上是简单的...构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质，当然此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释，所以特征选择的目标大致如下： 提高预测的准确性 构造更快，消耗更低的预测模型...能够对模型有更好的理解和解释 三、特征选择的方法 主要有三种方法： 1、Filter方法 其主要思想是：对每一维的特征“打分”，即给每一维的特征赋予权重，这样的权重就代表着该维特征的重要性...在机器学习=模型+策略+算法的框架下，特征选择就是模型选择的一部分，是分不开的。这样文章最后提到的特征选择和交叉验证就好理解了，是先进行分组还是先进行特征选择。
特征选择是实用机器学习的重要一步，一般数据集都带有太多的特征用于模型构建，如何找出有用特征是值得关注的内容。 1....使用caret包 使用递归特征消除法，rfe参数 x，预测变量的矩阵或数据框 y，输出结果向量（数值型或因子型） sizes，用于测试的特定子集大小的整型向量 rfeControl，用于指定预测模型和方法的一系列选项...特征重要性可以通过构建模型获取。...一些模型，诸如决策树，内建有特征重要性的获取机制。另一些模型，每个特征重要性利用ROC曲线分析获取。...随机森林算法用于每一轮迭代中评估模型的方法。该算法用于探索所有可能的特征子集。从图中可以看出当使用4个特征时即可获取与最高性能相差无几的结果。
在这篇文章中，你将明晰为什么统计对于通用应用和机器学习如此重要，并大致了解各种可用的方法。 本文中你将了解到： 统计通常被认为是应用机器学习领域的先决条件。...统计是必备的先决条件 机器学习和统计是两个密切相关的研究领域，统计学家把机器学习称为“应用统计”或“统计学习”，而不是以计算机科学为主来命名。...我们需要用统计方法来找到数据问题的答案。 这样看来，我们需要利用统计方法，不但用它来了解用于训练机器学习模型的数据，而且用它来解释测试不同机器学习模型的结果。...通常，我们认为推断统计是从总体分布中估计出特征值，如期望值或价差的估计等等。 可以利用复杂的统计推断工具来量化给定观测数据样本的概率。...文章 维基百科上的统计 门户：维基百科上的统计 维基百科上的统计文章列表 维基百科上的数理统计 维基百科上的统计历史 维基百科的描述性统计 对维基百科的统计推断 总结 在这篇文章中，你已明晰为什么统计在机器学习中如此重要
面向医学生/医生的实用机器学习教程 变量选择(特征选择,feature selection) ，是机器学习领域非常重要的问题，到底哪些变量是有用的，哪些是不重要的，可以删除的，怎么选才能提高模型表现，...包装法：变量选择考虑到了模型表现和变量重要性等信息，属于是对每一个模型进行“量身定制”的变量 嵌入法：变量选择的过程就在模型训练的过程之中 R语言中的实现 后续主要介绍3个包：caret、mlr3、tidymodels...在caret包中主要可以实现包装法和过滤法。...caret包中的封装法有递归特征消除(recursive feature elimination，rfe)算法，遗传算法（genetic algorithms，ga）和模拟退火（Simulated annealing...tidymodels中的特征选择很不完善，不如mlr3做得好，也不如caret做得好！
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