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1
回答
(
Caret
)
包
中
机器
学习
模型
的
特征
重要性
r
、
variables
、
r-caret
、
feature-selection
我有一个关于
Caret
包
中
的
功能
重要性
函数
的
问题。 我有一个数据集,它有更多
的
数值和因子
特征
。我使用下面的命令来获取
模型
的
特征
重要性
。它给出了因子变量
的
每个(sub_feature)
的
重要性
。然而,我只想知道功能本身
的
重要性
,而不是详细说明功能
的
每个因素。 gbmImp &l
浏览 19
提问于2020-06-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
(
Caret
)
包
中
的
功能
重要性
r
、
r-caret
我使用
Caret
包
应用了四种最大似然方法(线性,XGBoost,RF,SVM)。我用varImp函数得到了重要
的
特征
。
caret
::varImp(xgb1,scale = TRUE) 但是,
特征
重要性
的
总和并不等于1。我想知道是否可以使用不同
的
函数将所有
特征
的
重要性
加到1。 谢谢,
浏览 37
提问于2020-07-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
某些值无关
的
分类问题
的
全局
特征
重要性
classification
、
pandas
、
feature-importances
我有一个二进制分类问题,其中大多数
特征
都是分类
的
,有4个可能
的
值:是的,不,无关
的
,nan。我试图找出这些特性对目标列(二进制)
的
模块化全局特性
的
重要性
。 | NaN | No
浏览 0
提问于2022-06-26
得票数 1
1
回答
数据预处理和
特征
工程
feature-selection
、
feature-engineering
、
data-preprocessing
我一直在读一些关于数据预处理和
特征
工程
的
文章,包括
特征
选择,
特征
重要性
和
特征
构造。我
的
理解是在数据预处理阶段应用了
特征
工程。此外,在应用
机器
学习
模型
时,有时会检查
特征
重要性
,有时会在模式内部进行检查。 我
的
问题是:
特征
工程是否总是在预处理阶段实现,或者有时可以在以后
的
阶段执行? 谢谢你Shosho
浏览 45
提问于2021-04-28
得票数 0
1
回答
ML
模型
的
重要性
信息来自因果图
的
距离或接近程度如何?
random-forest
、
causalimpact
标题很大程度上涵盖了我
的
问题,但为了详细说明它:对于二进制分类问题(同样,对于简单性,并给出处理和控制组
的
“感觉”),如果我们使用
机器
学习
模型
(例如随机森林),我们最终会从经过训练
的
模型
中
获得
特征
重要性
该培训利用上下采样或其他方法处理数据不平衡,并使用适当
的
样本,如在训练和验证期间分层,以模拟随机对照试验。我们还假设特性列表中有所有的混淆,即不再有其他混淆。我知道,ML
模型
只希望了
浏览 0
提问于2020-06-06
得票数 1
1
回答
确定决策树回归使用
的
关键列/功能
r
、
machine-learning
、
azure-machine-learning-studio
在Azure ML
中
,我有一个使用boosted决策树回归
的
预测回归
模型
,它相当准确。如何识别此信息?我很高兴将结果数据集导入到R
中
,以帮助找到这一点,但我只需要指示开始工作<e
浏览 0
提问于2017-07-10
得票数 0
1
回答
置换
特征
重要性
与RandomForest
特征
重要性
scikit-learn
、
random-forest
排列
特征
重要性
与RandomForest特性
重要性
之间有什么区别?这两种技术
的
缺点和优点是什么?
浏览 0
提问于2019-11-11
得票数 0
1
回答
用于欺诈检测
的
特征
工程
machine-learning
、
feature-selection
、
fraud-prevention
、
feature-engineering
出于学术目的,我正在做一些关于欺诈检测
的
研究。我想具体了解有关从事务性数据集中进行
特征
选择\生成
的
技术。更详细地说,给定交易
的
数据集(例如信用卡),选择在
模型
上使用哪些类型
的
功能,以及它们是如何设计
的
?谢谢
浏览 3
提问于2018-05-14
得票数 1
1
回答
二元分类问题中最主要因素
的
推导
machine-learning
、
classification
、
data-science
、
decision-tree
、
feature-selection
我有一个二进制分类问题,大约有30个
特征
和一个最终通过/失败标签。我首先训练了一个分类器,以便能够预测新
的
实例将通过或失败,但现在我想得到一个更深入
的
理解。如何根据这些项目的特性对这些项目通过或失败
的
原因进行一些分析?理想情况下,我希望能够显示出与每个因素相关
的
权重
的
最大贡献因素。更复杂
的
是,我
的
特征
不一定是统计上相互独立
的
。我应该研究什么样
的
方法,哪些关键字会指向正确
的
浏览 3
提问于2019-01-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
xgboost
中
的
特性
重要性
xgboost
、
feature-importances
我一直在阅读xgboost
中
的
特性
重要性
的
计算方法,与在随机森林中
的
计算方法相同。然而,
学习
速率降低了下游树木
的
影响。为了得出
特征
重要性
的
目的,是否考虑了
学习
率?
浏览 0
提问于2023-01-17
得票数 0
2
回答
如何获得等级
特征
的
重要程度?
machine-learning
、
deep-learning
、
data-mining
、
feature-selection
、
feature-extraction
我知道下面的
特征
选择方法(但是不幸
的
是,对于b和c方法,它没有考虑特性交互。我说
的</e
浏览 0
提问于2019-12-18
得票数 0
回答已采纳
2
回答
特征
效应与
特征
重要性
的
差异
machine-learning
、
feature-selection
、
shap
、
feature-importances
在
机器
学习
术语
中
,
特征
效应(如SHAP效应)和
特征
重要性
之间是否有区别?
浏览 0
提问于2021-08-03
得票数 2
1
回答
决策边界支持向量机插入符号(R)
r
、
svm
、
r-caret
我已经使用
Caret
在R
中
构建了一个SVM-RBF
模型
。有没有一种绘制决策边界
的
方法?我知道可以通过使用其他R
包
来做到这一点,但不幸
的
是,我被迫使用
Caret
包
,因为这是我找到
的
唯一一个允许我计算变量
重要性
的
包
。或者,你能推荐一个
包
,允许绘制决策边界,并赋予变量
重要性
吗? 非常感谢
浏览 21
提问于2019-05-09
得票数 0
1
回答
具有相对
特征
重要性
的
机器
学习
模型
machine-learning
、
decision-tree
我有12个
特征
,但数据不多。我想训练一个
机器
学习
模型
,但我告诉它,我有一些信息,其中一些功能比其他更重要。有没有办法做到这一点,我想出
的
一种方法是根据已有的数据生成大量
的
数据,这些数据变化很小,并包含相同
的
标签,从而覆盖了更多
的
搜索空间。我希望相对
特征
重要性
矩阵对最终
的
特征
重要性
有一定
的
权重(由ex
的
分类树生成)。理想
的
浏览 0
提问于2019-06-25
得票数 0
回答已采纳
1
回答
X轴在R
中
的
变量
重要性
是什么?
r
、
random-forest
、
r-caret
我正在使用R
中
的
caret
包
来衡量随机森林
模型
的
变量
重要性
。谢谢,
浏览 0
提问于2016-06-09
得票数 1
1
回答
决策树与logistic回归
特征
的
重要性
machine-learning
、
scikit-learn
、
decision-trees
、
logistic-regression
、
feature-importances
我曾在同一标准化数据集(二进制分类)上训练过skearn
中
的
Logistic回归和决策树。决策树
的
最重要系数是(按tree.feature_importances_排序):对于logistic回归(按abs(logreg.coef_)排序):“总日费用”是决策树中最重要
的
系数S
的
“总日收费”比下一个决策树系数高出大约35%,但对于logreg来说,它几乎比最重要
的
系数少50%。 我无法想象这种最优
的
分离超平面,至少在三维。我可以想象,logreg中最大<em
浏览 0
提问于2022-11-28
得票数 0
1
回答
什么类型
的
机器
学习
能够返回
特征
的
重要性
?
machine-learning
、
feature-selection
我一直在使用随机森林来计算特性
的
重要性
,但是我问自己为什么是随机森林?所以我
的
问题变成了其他
机器
学习
模型
可以计算
特征
重要性
吗?每种型号之间都有利弊吗?用Y.(统计方法)计算每个X变量
的
统计相关评分->基于树
的
算法-&
浏览 0
提问于2021-01-11
得票数 0
2
回答
线性回归系数与决策树
特征
重要性
的
关系
machine-learning
、
linear-regression
、
decision-tree
最近我有一个
机器
学习
(ML)项目,它需要识别
特征
(inputs,a1,a2,a3 ...A)对目标/产出有很大影响。我使用线性回归来获得
特征
的
系数,并使用决策树算法(例如随机森林回归)来获得重要
的
特征
(或
特征
重要性
)。 我
的
理解对吗?线性回归中系数大
的
特征
应该在决策树算法
中
特征
重要性
的
最高列表
浏览 29
提问于2019-04-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
朴素贝叶斯等
机器
学习
模型
中
的
特征
重要参数
machine-learning
、
decision-trees
、
naive-bayes-classifier
抱歉,问这个问题
的
方向含糊不清。我
的
问题是,有没有任何方法来比较
机器
学习
算法中使用
的
特征
(或属性)?本文采用朴素贝叶斯分类器进行二值分类,共包含6个
特征
。我想比较一下这些特性,并列出它们在
模型
中
的
重要性
(这个特性有多重要)
的
优先顺序。例如,我们使用信息增益或基尼指数来决定CART
中
特征
的
有效性。我怎么能用朴素
的
浏览 0
提问于2018-02-06
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何计算每个
特征
的
意义?
machine-learning
、
scikit-learn
、
elastic-net
我建立了一个预测
模型
,使用
的
弹性网络回归
模型
与
学习
。
模型
R2 = 0.015。我知道SHAP方法可以提供这些特性
的
重要性
。然而,如何计算每个
特征
的
重要性
呢?(获取哪些特性具有重要意义或哪些特性成功地预测了response.This方式,我可以在本文中讲述我
的
故事,并详细讨论这些特性。)据我所知,R
包
"eNetXplorer“可以通过置换测试来做到这一点,但是我已经通过Sc
浏览 0
提问于2022-10-08
得票数 2
回答已采纳
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