99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

熱線(xiàn)電話(huà):13121318867

登錄
首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代如何有效地篩選和選擇特征變量?
如何有效地篩選和選擇特征變量?
2023-08-02
收藏

機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)建模中,特征變量的選擇是構(gòu)建高效模型的關(guān)鍵步驟之一。通過(guò)適當(dāng)?shù)?a href='/map/tezheng/' style='color:#000;font-size:inherit;'>特征選擇,我們能夠降低模型復(fù)雜度、提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,并且更好地理解數(shù)據(jù)特征。本文將介紹一些有效的方法來(lái)篩選和選擇特征變量,以幫助您優(yōu)化模型性能。

一、特征變量的重要性評(píng)估

  1. 相關(guān)性分析:通過(guò)計(jì)算特征變量與目標(biāo)變量之間的相關(guān)系數(shù),篩選出與目標(biāo)變量高度相關(guān)的特征。常用的相關(guān)性指標(biāo)包括皮爾遜相關(guān)系數(shù)和斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)

  2. 方差分析:對(duì)于分類(lèi)問(wèn)題,可以使用方差分析(ANOVA)來(lái)評(píng)估特征變量與目標(biāo)變量之間的顯著性差異。通過(guò)比較組間差異和組內(nèi)差異,確定哪些特征對(duì)目標(biāo)變量的解釋具有顯著性。

  3. 信息增益:針對(duì)分類(lèi)問(wèn)題,可以使用信息增益或基尼系數(shù)來(lái)衡量特征變量對(duì)于目標(biāo)變量的重要性。這些指標(biāo)基于信息論的概念,可以幫助選擇對(duì)目標(biāo)變量預(yù)測(cè)最有信息量的特征。

二、特征變量的篩選方法

  1. 單變量選擇:逐個(gè)計(jì)算特征變量與目標(biāo)變量之間的相關(guān)性,并選擇具有最高相關(guān)性的特征。這種方法簡(jiǎn)單直觀,但忽略了多個(gè)特征之間的相互作用。

  2. 嵌入法:在模型訓(xùn)練過(guò)程中,根據(jù)特征變量的權(quán)重或系數(shù)來(lái)選擇特征。例如,使用正則化線(xiàn)性模型(如LASSO和Ridge回歸)可以通過(guò)懲罰項(xiàng)將不重要的特征的系數(shù)設(shè)為零,從而實(shí)現(xiàn)特征選擇。

  3. 包裹法:利用模型進(jìn)行特征選擇,通過(guò)評(píng)估在不同特征子集上的模型性能來(lái)選擇最佳特征組合。常見(jiàn)的包裹法算法包括遞歸特征消除(Recursive Feature Elimination,RFE)和遺傳算法。

三、特征變量的選擇策略

  1. 過(guò)濾式選擇:在特征選擇和模型構(gòu)建之前,先通過(guò)某些統(tǒng)計(jì)方法過(guò)濾掉那些不重要的特征變量。這樣可以降低特征空間的維度,減少計(jì)算復(fù)雜度,同時(shí)保留重要的特征

  2. 嵌入式選擇:將特征選擇納入到模型訓(xùn)練過(guò)程中,通過(guò)優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)來(lái)選擇特征變量。這種方法可以考慮特征之間的相關(guān)性,并且在構(gòu)建模型時(shí)一并進(jìn)行特征選擇。

  3. 組合策略:結(jié)合多個(gè)特征選擇方法,例如先使用過(guò)濾式選擇剔除明顯無(wú)關(guān)的特征,然后在嵌入式選擇中進(jìn)一步優(yōu)化模型效果。組合策略可以發(fā)揮各種方法的優(yōu)勢(shì),提高特征選擇的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

特征變量的篩選和選擇對(duì)于構(gòu)建高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型至關(guān)重要。通過(guò)評(píng)估特征的重要性、選擇合適的方法和策略,我們可以減少

模型復(fù)雜度、提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性并增強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的理解。在特征變量的重要性評(píng)估方面,可以利用相關(guān)性分析、方差分析和信息增益等方法來(lái)確定與目標(biāo)變量相關(guān)性強(qiáng)的特征。

針對(duì)特征變量的篩選,可以采用單變量選擇、嵌入法和包裹法等不同的方法。單變量選擇簡(jiǎn)單直觀,但忽略了特征之間的相互作用;嵌入法通過(guò)模型訓(xùn)練過(guò)程中的權(quán)重或系數(shù)來(lái)選擇特征;而包裹法則利用模型進(jìn)行特征選擇,評(píng)估不同特征子集上的模型性能。

特征變量的選擇策略方面,可以采用過(guò)濾式選擇、嵌入式選擇和組合策略。過(guò)濾式選擇在特征選擇和模型構(gòu)建之前先過(guò)濾掉不重要的特征,降低維度和計(jì)算復(fù)雜度;嵌入式選擇將特征選擇納入到模型訓(xùn)練過(guò)程中,同時(shí)考慮特征之間的相關(guān)性;而組合策略結(jié)合多個(gè)方法,充分利用各自?xún)?yōu)勢(shì)來(lái)提高特征選擇的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

最后,在特征變量的篩選和選擇過(guò)程中,需要注意選擇合適的評(píng)估指標(biāo)、考慮特征之間的相關(guān)性、進(jìn)行交叉驗(yàn)證以及對(duì)結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)定性分析。此外,特征工程領(lǐng)域也不斷涌現(xiàn)出新的方法和技術(shù),可以根據(jù)具體問(wèn)題選擇適合的方法。

綜上所述,通過(guò)有效地篩選和選擇特征變量,我們可以?xún)?yōu)化模型性能,提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,并獲得對(duì)數(shù)據(jù)更深入的理解。在實(shí)際應(yīng)用中,需要結(jié)合問(wèn)題的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的特性,靈活運(yùn)用各種方法和策略,從而達(dá)到更好的特征選擇效果。

推薦學(xué)習(xí)書(shū)籍
《CDA一級(jí)教材》適合CDA一級(jí)考生備考,也適合業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)分析崗位的從業(yè)者提升自我。完整電子版已上線(xiàn)CDA網(wǎng)校,累計(jì)已有10萬(wàn)+在讀~

免費(fèi)加入閱讀:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0

數(shù)據(jù)分析咨詢(xún)請(qǐng)掃描二維碼

若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi

數(shù)據(jù)分析師資訊
更多

OK
客服在線(xiàn)
立即咨詢(xún)
客服在線(xiàn)
立即咨詢(xún)
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶(hù)后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }