方差特征选择的原理与使用

作者: yesski | 来源:发表于2018-10-19 22:29 被阅读0次

方差特征选择的原理与使用
数据挖掘特征工程知识点总结
scikit-learn--Feature selection(
2.数据降维--variance
数据分析--分类和预测
4. 机器学习之特征选择-Python代码
PCA主成分分析
异常检测
Fisherfaces人脸识别---OpenCV-Python开
方差偏差

https://blog.csdn.net/fontthrone/article/details/78997449

https://www.baidu.com/s?wd=%E5%88%A0%E9%99%A4%E4%BD%8E%E6%96%B9%E5%B7%AE%E7%89%B9%E5%BE%81&rsv_spt=1&rsv_iqid=0xa8c25bd20001a5ba&issp=1&f=8&rsv_bp=0&rsv_idx=2&ie=utf-8&tn=baiduhome_pg&rsv_enter=1&rsv_n=2&rsv_sug3=1

好的问题，可以延伸的看很多基础的问题的理解

特征递归消除

单变量，博客里面都有

https://blog.csdn.net/FontThrone/article/details/79064930

https://blog.csdn.net/FontThrone/article/details/79004874

https://blog.csdn.net/ae5555/article/details/49534263?utm_source=blogxgwz0

这几种方法都用的比较少

主要还是用树模型算feature importance来筛选特征，比较合适

方差特征选择的原理与使用
https://blog.csdn.net/fontthrone/article/details/78997449...
数据挖掘特征工程知识点总结
Part1 特征选择思路：每个特征方差分析、特征之间相关性分析、特征与目标输出之间相关性分析。 1）设置一个方差...
scikit-learn--Feature selection(
去掉方差较小的特征方差阈值（VarianceThreshold）是特征选择的一个简单方法，去掉那些方差没有达到阈...
2.数据降维--variance
一、variance特征的选择使用的是 low variance小方差二、代码的实例可视化
数据分析--分类和预测
回归分析特征选择 1移除低方差的特征----VarianceThreshold 2单变量选择 >>> from ...
4. 机器学习之特征选择-Python代码
1. 特征选择------sklearn代码 1.1 特征选择------方差法忽略warning错误运行结...
PCA主成分分析
步骤：1、对原始d维数据集做标准化处理2、构造样本的方差矩阵3、计算协方差矩阵的特征值和相应的特征向量4、选择与前...
异常检测
1 PCA 标准化-协方差矩阵-特征值/特征向量-选择特征向量计算投影值，投影值越大，越异常 2 DBSACN ...
Fisherfaces人脸识别---OpenCV-Python开
Fisherfaces原理 PAC方法是EigenFaces人脸识别的核心，它找到了最大化数据总方差特征的线性组合...
方差偏差
[高方差] 采集更多的样本数据[高方差] 减少特征数量，去除非主要的特征[高偏差] 引入更多的相关特征[高偏差] ...