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机器学习中的特征选择(变量筛选)方法简介

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，...理论非常复杂，实在不是一个临床医生能完全掌握的，以下简单介绍下，感兴趣的自己看书，后续会推一些相关R包的使用教程。...需要注意，这里介绍的变量选择方法可以用在临床预测模型中，但是和大家常见的先单因素后多因素这种完全不是一个概念，虽然它们的目的相同，都是为了提高模型表现。...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...过滤法通过sbf函数实现，但其实部分数据预处理方法属于过滤法的内容。 mlr3中的变量选择主要包括两种：过滤法和包装法。不过和caret的实现方法略有不同。

2.9K50

R语言第二章数据处理⑨缺失值判断和填充

========================================= 判断缺失值is.na、缺失值的填补which、缺失值所在行的删除na.omit (test<-data.frame(...x=c(1,2,3,4,NA),y=c(6,7,NA,8,9)))) #na.omit函数可以直接删除值所在的行 识别缺失值的基本语法汇总 str(airquality) complete.cases...(airquality),] #方法一：删除缺失值行 na.omit(airquality) #方法二：删除缺失值的行 缺失值回归模型插补 newnhanes2<-nhanes2 sub<-which(...中 fit<-lm(chl~age,data = datatr) #利用datatr中age为自变量，chl为因变量构建线性回归模型lm newnhanes2[sub,4]<-round(predict...= Solar.R_test) mice::md.pattern(airquality) #knn和bag缺失值插补(利用caret包中的preProcess函数，method参数有多种方式可选) question

2.7K52
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特征选择（Feature Selection）引言

这是一种自动选择数据（如表格数据中的列）的方式，它自动选择属性，属性中会包括与您正在处理的预测建模问题最相关的数据。 特征选择...是选择用于构建相关特征子集模型的过程 特征选择，维基百科条目。...更少的属性是可取的，因为它降低了模型的复杂性，更简单的模型更容易理解和解释。 变量选择的目标有三个方面：提高预测变量的预测性能，提供更快速，更具成本效益的预测变量，并更好地理解生成数据的底层运行。...过滤方法 过滤器特征选择方法应用统计度量来为每个特征分配评分，这些特征按照得分排序，选择保留或是从数据集中删除，这些方法通常是单变量的，并且独立地考虑这个特征或者考虑因变量。...R：有关使用Caret R软件包进行递归功能消除的方法，请参阅使用Caret R软件包进行功能选择 ” 选择功能时的陷阱 特征选择是应用机器学习过程的另一个关键部分，如模型选择，您不能一劳永逸。...如果是，通过构造连接特性或特性的产品来扩展您的特性，就像您的计算机资源允许的那样。 您是否需要删除输入变量（例如，成本，速度或数据理解的原因）？如果没有，构造析取特征或特征的加权和。

3.8K60

【Lesson1】R 机器学习流程及案例实现

R 机器学习流程及案例实现 一直在学习机器学习的项目；学的断断续续。近期需要完成一些数据建模与分析，将机器学习重新整理了一遍。这篇文章主要是介绍R数据科学中，构建机器学习模型的流程。...有时候，变量较多，或者变量会存在相关系，那么就会涉及到变量的处理，Pre-processing（这也是一个相当麻烦的过程）。...案例操作 下面以caret举例，Caret包的优点：主要使用train函数，集中多个模型。其中函数中定义了模型与调节参数，所以只要替换模型与参数，即可调用不同模型。...因此省去了因运行不同模型而学习不同的packages。另外对于预测变量不管是分类变量还是连续性变量，Caret都可以构建。 本次操作利用pdp包里面的pima数据集进行演示。...Class Imbalance with R and Caret - Caveats when using the AUC Tidymodel with R https://www.tidymodels.org

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以OneFlow为例梳理深度学习框架的那些插值方法

因此OneFlow框架中的interpolate算子和Pytorch中的interpolate算子的功能是完全等价的。...这篇文章就以OneFlow中这个算子的实现为例来盘点一下深度学习框架中的那些插值算法。...原因就是因为坐标系的选取问题，按照一些网上的公开实现，将源图像和目标图像的原点均选在左上角，然后根据插值公式计算目标图像每个点的像素，假设我们要将 的图像缩小成 ，那么源图像和目标图像的对应关系如下图所示...在0x2中已经讲解了最近邻插值的做法，假设原始图像的大小是 ，目标图像是 ，那么两幅图像的边长比分别是 和 。那么目标图像的 位置的像素可以通过上面的边长比对应回原图像，坐标为 。...双线性插值相对于最近邻插值好处就是目标像素是由原始图像中多个像素插值来的，图形就会比较平滑，不会产生锯齿。 bilinear插值支持二维（NCHW）输入。

1.4K30

IntelliJ IDEA常用快捷键汇总

删除光标所在至单词开头的所有字符 Move Caret to Previous Word Ctrl+向左箭头 将光标移至前一个单词 Move Caret to Next Word Ctrl+向右箭头...—————-Find—————– 动作 快捷键 说明 Find Ctrl+F 在当前文件中查找 Replace Ctrl+R 替换字符串 Find in Path Ctrl+Shift+F 在全局文件中查找字符串...Replace in Path Ctrl+Shift+R 在全局中替换字符串 Find Usages Alt+F7 查找当前变量的使用，并列表显示 Show Usages Ctrl+Alt+F7 查找当前变量的使用...，并直接对话框显示 Find Usages in File Ctrl+F7 在文件中查找符号的使用 Highlight Usages in File Ctrl+Shift+F7 在文件中高亮显示变量的使用...当选中变量的时候，需要首先点击“Find Word at Caret”，然后再点击上述选项才有用 ————————————————-Code———————————————– 动作 快捷键 说明 Override

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数据预处理技术研究 | 冰水数据智能专题 | 1st

然而实际应用系统中收集到的原始数据是“脏”的，不完全的、冗余的和模糊的，很少能直接满足数据挖掘算法的要求。...（2）重复性 重复性是指对于同一个客观事物在数据库中存在其两个或两个以上完全相同的物理描述。由于应用系统实际使用中存在的一些问题，几乎所有应用系统中都存在数据的重复和信息的冗余现象。...数据挖掘中的预处理主要是接受并理解用户的发现要求，确定发现任务，抽取与发现任务相关的知识源，根据背景知识中的约束性规则对数据进行检查，通过清理和归纳等操作.生成供挖掘核心算法使用的目标数据，即知识基。...例如，许多数据科学家利用R 中 非常强大的caret 包 来简化数据准备和减少代码量。该软件包简化了复杂回归和分类问题的模型准备与训练过程。...以下代码段使用了caret的通用API对Titanic数据集进行预处理： ### 使用R caret包进行数据预处理： # 利用caret的preProcess函数对数据做归一化 preproc.data.combined

2.6K30

R语言中的偏最小二乘回归PLS-DA

p=8890 主成分回归（PCR）的方法 本质上是使用第一个方法的普通最小二乘（OLS）拟合 来自预测变量的主成分（PC）。这带来许多优点： 预测变量的数量实际上没有限制。...让我们开始使用R 癌症/无癌标签（编码为-1 / 1）存储在不同的文件中，因此我们可以将其直接附加到完整的数据集，然后使用公式语法来训练模型。...关于预处理，我们将使用preProc参数以精确的顺​​序删除零方差预测变量，并对所有剩余的变量进行标准化。...（x轴）训练的模型中获得的平均准确度（y轴，％）。 ...我们将使用caret :: resamples编译这三个模型，并借用ggplot2的绘图功能来比较三种情况下最佳交叉验证模型的50个准确性估计值。

1.7K11

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

目标：预测一个人是否患有心脏疾病。...此外，患者的中位年龄为56岁，最年轻和最年长的患者分别为29岁和77岁。可以从图表中观察到，患有心脏病的人的中位年龄小于健康人。此外，患心脏病的患者的分布略微倾斜。...metric="ROC") gbm.ada.1 变量重要性 varImp(gbm.ada.1) pred <- predict(gbm.ada.1,ValidSet) ... res<-caret...metric="ROC") gbm.ada.1 变量重要性 varImp(gbm.ada.1) pred <- predict(gbm.ada.1,ValidSet) ... res<-caret...：贝叶斯估计与模型比较 R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言使用

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全代码 | 随机森林在回归分析中的经典应用

我们尝试利用机器学习中的随机森林算法预测下，是否存在某些指标或指标组合可以预测阅读后关注人数。 数据格式和读入数据 数据集包括1588篇文章的9个统计指标。...（实际上面的输出中也已经有体现了），8个重要的变量，0个可能重要的变量 (tentative variable, 重要性得分与最好的影子变量得分无统计差异)，1个不重要的变量。...变量少了可以用默认绘图，变量多时绘制的图看不清，需要自己整理数据绘图。 定义一个函数提取每个变量对应的重要性值。...，这也太赞了吧 基于Caret和RandomForest包进行随机森林分析的一般步骤 （1） Caret模型训练和调参更多参数解读(2) 基于Caret进行随机森林随机调参的4种方式 机器学习第17篇...多套用于机器学习的多种癌症表达数据集 这个统一了238个机器学习模型R包的参考手册推荐给你 莫烦Python机器学习 机器学习与人工智能、深度学习有什么关系？

46230

Caret 出现traning或者Testing 数据集准确度100%

1.问题 在R 使用caret进行机器学习模型构建时候。针对二分类问题，会发现我们的预测值准确度达到100% 即，可以准确对目标进行分类。...image.png 或者在进行logistics回归时候，发现glm方程输出各个变量的p值都是1，z值是0....image.png 2.原因 出现这样问题的原因是，我们的x变量里面一个或者几个变量是与y分类变量一致。...这个y是根据Ms>2.12变量转换来的. 或者再增加一个x，等于Yes的x均值在1.2左右。等于No的x均值在12左右。 这样就使得x与y保持一致。...最后输出，不管怎么切换Training与Testing的比例，准确率均为100% library(caret) data(mdrr) dim(mdrrDescr) ## creat data df=mdrrDescr

40310

一份机器学习的自白书

监督式学习 工作原理：该算法由一个目标/结果变量（或因变量）组成，该变量（或因变量）由给定的一组预测器（自变量）进行预测得到。使用这些变量集，我们可以生成输入映射到期望输出的函数。...非监督式学习 工作原理：该算法没有任何目标/结果变量（或因变量）来预测或估计。它用于对样本中的不同类别进行聚类，广泛用于在不知道标签的情况下对不同群体进行划分。...上式中， Y — 因变量 a — 斜率 X — 自变量 b — 截距 系数 a 和 b 是基于最小化数据点与回归线之间的距离之差的平方和而推导得到的。 请看下面的例子。...+bkXk 上面的代码中，p 是预测的概率。它的目标是最大化观测样本值的似然性，而不是像线性回归那样最小化误差的平方和. 你可能会问，为什么要使用 log 函数？...例如你想了解一个完全不熟悉的人，你可能会了解他的密友和他所进入的圈子，并获得他/她的一些信息！

48310

机器学习笔记——哑变量处理

这种哑变量的编码过程在R和Python中的有成熟的方案，而无需我们手动进行编码，使用成熟的编码方案可以提升特征处理的过程。 R语言哑变量处理： data(iris) ?...这里需要在表达式中设定消除截距【公式中减一，否则输出的哑变量带有截距项】，选择的时候同上，只取比较基准类之外的所有哑变量。...方法三——caret包中的dummyVars函数： library("caret") dumy <- dummyVars(~gender,data=customers) trfs <- predict...回顾一下今天分享的哑变量处理知识点： R语言： 方案一——：dummy包的dummy函数 方法二——：model.matrix函数 方法三——：caret包中的dummyVars函数 Python:...方法一——：caret包中的dummyVars函数 方案二——：pandas中的get_dummies方法 欢迎大家一起学习，一起进步！

3K30

预测建模常用的数据预处理方法

本期目录： 加载R包和数据 中心化和标准化 偏度问题 解决离群值 降维和特征提取 处理缺失值 过滤 共线性 构建虚拟变量 区间化预测变量 多个预处理步骤放一起 加载R包和数据 library(AppliedPredictiveModeling...通常我们会选择直接删除离群值，但是还是要根据实际情况来看，有的离群值是非常有意义的，这样的离群值不能直接删除。...有些模型对离群值很敏感，比如线性模型，这样是需要处理的，一个常见的方法是空间表示变换，该变换将预测变量取值映射到高纬的球上，它会把所有样本变换到离球心相等的球面上。在caret中可以实现。...最常见的回归分析中的哑变量设置，可以参考之前的推文，详细介绍了常见的分类变量的编码方式：分类变量进行回归分析时的编码方案 这里介绍下独热编码（one-hot encoding），和哑变量编码稍有不同，...多个预处理步骤放一起 在caret中是通过preProcess()函数里面的method参数实现的，把不同的预处理步骤按照顺序写好即可。

1.4K30

一套完整的基于随机森林的机器学习流程（特征选择、交叉验证、模型评估））

这样更方便提取每个变量，且易于把模型中的x,y放到一个矩阵中。 样本表和表达表中的样本顺序对齐一致也是需要确保的一个操作。...个基因中做最优决策 (mtry)，OOB估计的错误率是9.8%，挺高的。...（实际上面的输出中也已经有体现了），54个重要的变量，36个可能重要的变量 (tentative variable, 重要性得分与最好的影子变量得分无统计差异)，6,980个不重要的变量。...变量少了可以用默认绘图，变量多时绘制的图看不清，需要自己整理数据绘图。 定义一个函数提取每个变量对应的重要性值。...，这也太赞了吧 基于Caret和RandomForest包进行随机森林分析的一般步骤 （1） Caret模型训练和调参更多参数解读(2) 基于Caret进行随机森林随机调参的4种方式 机器学习第17篇

7.9K30

RT-DETR手把手教程，注意力机制如何添加在网络的不同位置进行创新优化

为避免该问题，我们将目光移向了不需要 NMS 后处理的 DETR，一种基于 Transformer 的端到端目标检测器。...此外，RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度，而不需要重新训练，这有助于实时目标检测器的实际应用。...RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108FPS，RT-DETR-R101实现了54.3%的AP和74FPS，在精度上超过了全部使用相同骨干网络的DETR检测器。​...本文提出了一种新的高效的多尺度注意力(EMA)模块。以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标，将部分通道重塑为批量维度，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。 ​...2)除了在不进行通道降维的情况下在每个并行子网络中构建局部的跨通道交互外，我们还通过跨空间学习方法融合两个并行子网络的输出特征图。

80310

Apache Zeppelin 中 R 解释器

概述 R是用于统计计算和图形的免费软件环境。 要在Apache Zeppelin中运行R代码和可视化图形，您将需要在主节点（或您的开发笔记本电脑）上使用R。...('ramnathv/rCharts')"` 我们建议您还安装以下可选的R库，用于快乐的数据分析： glmnet PROC data.table caret sqldf wordcloud 配置...同样的情况下与共享%spark，%sql并%pyspark解释： ? 您还可以使普通的R变量在scala和Python中可访问： ? 反之亦然： ? ?...这使它比knitrRAM完全运行的速度慢许多倍。 为什么不ggvis和shiny？支持shiny需要将反向代理集成到Zeppelin中，这是一项任务。...最大的OS X和不区分大小写的文件系统。如果您尝试安装在不区分大小写的文件系统（Mac OS X默认值）上，则maven可能无意中删除安装目录，因为r它们R成为相同的子目录。

1.5K80

【机器学习】五、贝叶斯分类

因为我认为，任何事件的发生都不是完全偶然的，它都会以其他事件的发生为基础。换句话说，条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。 条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。...假设，你的xx公司正在面临着用户流失的压力。虽然，你能计算用户整体流失的概率（流失用户数/用户总数）。...suppressWarnings(require(‘caret’))){   install.packages(‘caret’) require(‘caret’) } if(!...由于影响蘑菇是否有毒的变量有21个，可以先试着做一下特征选择，这里我们就采用随机森林方法（借助caret包实现特征选择的工作）进行重要变量的选择： #构建rfe函数的控制参数(使用随机森林函数和10重交叉验证抽样方法...，只需要选择6个变量即可，下图也可以说明这一点： 所需要选择的变量是： 接下来，我们就针对这6个变量，使用朴素贝叶斯算法进行建模和预测： # 使用klaR包中的NaiveBayes函数构建朴素贝叶斯算法

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分享10个必备的VS Code技巧和窍门，提高你的开发效率

但是我们是否充分发掘了它的潜力？在本文中，我们揭示了一些令人信服的VS Code功能，包括增强本地源代码控制、动画打字和快速删除行等。让我们开始使用它们，以实现比以往更快的编码目标。 1....在调试过程中，快速导航到某一行是非常宝贵的，特别是当你需要在特定行号遇到错误时。通过跳转到这些行，你可以在特定的上下文中检查代码，评估变量并解决问题。...我们正在寻找 Editor: Cursor Smooth Caret Animation 设置，它有3个可能的选项： off: 没有流畅的光标动画 explicit:只有在我们明确将光标放在代码的某个位置时...必须有可用的格式化工具，文件不能在延迟后保存，编辑器必须正在关闭中。默认情况下禁用。"...删除一行带有 Ctrl + Shift + K 的内容 通过 Editor: Cursor Smooth Caret Animation 设置实现流畅的打字体验。

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