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    Boruta 和 SHAP :不同特征选择技术之间的比较以及如何选择

    来源:DeepHub IMBA 本文约1800字,建议阅读5分钟 在这篇文章中,我们演示了正确执行特征选择的实用程序。 当我们执行一项监督任务时,我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索,我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之,有不同的方法来进行特征选择。文献中最著名的是基于过滤器和基于包装器的技术。在基于过滤器的过程中,无监督算法或统计数据用于查询最重要的预测变量。在基于包装器的方法中,监督学习算法被迭代拟合以排除不太重要的特征。 通常,基于包装器的方法

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    时间序列中的特征选择:在保持性能的同时加快预测速度

    来源:DeepHub IMBA本文约1500字,建议阅读5分钟展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性。 当我们对数据建模时,首先应该建立一个标准基线方案,然后再通过优化对该方案进行修改。在项目的第一部分中,我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据,采用适当的验证策略,或为引入奇特的想法提供数据的支持。 在这个初步阶段之后,我们可以根据不同的情况选择不同的优化方式,例如改变模型,进行数据的处理,甚至是引入更多的外部数据。 对于每个方案,我们都需要对数据

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    一个完整的机器学习项目在Python中的演练(二)

    编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文主要介绍了本系列的第三项特征工程与特征选择。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。(本系列第一篇:点击查看) 大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是,实际情况往往是,学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“(机器学习技术),你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题,那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介

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