使用xgBoost绘制要素重要性图
问题描述当我绘制要素重要性图时，我得到了这个杂乱的图。我有超过7000个变量。我知道内置函数只选择最重要的部分，尽管最终的图形不可读。以下是完整的代码：importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.read_csv('ricerice.csv')arr
发布：2023-01-03 标签：pythonmachine-learningmatplotlibxgboostfeature-selection
标准化 SVM 的特征值
问题描述我一直在玩一些SVM实现，我想知道-将特征值标准化以适应一个范围的最佳方法是什么?(从0到1)I'vebeenplayingwithsomeSVMimplementationsandIamwondering-whatisthebestwaytonormalizefeatu
发布：2022-10-16 标签：rangemachine-learningsvmnormalizationfeature-selection
使用 Scikit-learn 计算信息增益
问题描述我正在使用Scikit-learn进行文本分类.我想针对(稀疏)文档项矩阵中的类计算每个属性的信息增益.IamusingScikit-learnfortextclassification.IwanttocalculatetheInformationGainforeacha
发布：2022-10-16 标签：pythonscikit-learnmachine-learningfeature-selectiontext-classification
scikit learn - 决策树中的特征重要性计算
问题描述我试图了解如何在sci-kitlearn中为决策树计算特征重要性.之前已经问过这个问题，但我无法重现算法提供的结果.例如:fromStringIOimportStringIO从sklearn.datasets导入load_iris从sklearn.tree导入Decisi
发布：2022-10-16 标签：pythonscikit-learndecision-treefeature-selection
最佳找到的 PCA 估计器，用作 RFECV 中的估计器
问题描述这有效(主要来自sklearn的演示示例):Thisworks(mostlyfromthedemosampleatsklearn):print(__doc__)#Codesource:GaëlVaroquaux#ModifiedfordocumentationbyJaqu
发布：2022-10-16 标签：scikit-learnregressionfeature-selectionfeature-extraction
使用嵌套在 GridSearchCV 中的 RFECV 时，如何避免使用 estimator_params?
问题描述我目前正在使用scikit-learn为基于树的方法在网格搜索(GridSearchCV)中进行递归特征消除(RFECV).为此，我使用了GitHub上的当前开发版本(0.17)，它允许RFECV使用树方法中的特征重要性来选择要丢弃的特征.I'mcurrentlywork
发布：2022-10-16 标签：scikit-learnfeature-selectiongrid-search
使用 scikit-learn 进行递归特征消除和网格搜索
问题描述我想使用scikit-learn对每个特征子集进行嵌套网格搜索和交叉验证的递归特征消除.从RFECV文档看来，使用estimator_params参数支持这种类型的操作:Iwouldliketoperformrecursivefeatureeliminationwithn
发布：2022-10-16 标签：scikit-learnfeature-selection
在 Scikit Learn 中运行 SelectKBest 后获取特征名称的最简单方法
问题描述我想进行监督学习.直到现在我知道对所有特征进行监督学习.UntilnowIknowtodosupervisedlearningtoallfeatures.不过，我也想对K个最好的特征进行实验.However,Iwouldlikealsotoconductexperimen
发布：2022-10-16 标签：pythonscikit-learnpandasfeature-selection
如何确定 RandomForestClassifier 中的 feature_importances?
问题描述我有一个以时间序列作为数据输入的分类任务，其中每个属性(n=23)代表一个特定的时间点.除了绝对分类结果，我想找出哪些属性/日期对结果的贡献程度.因此，我只是使用feature_importances_，这对我来说效果很好.Ihaveaclassificationtask
发布：2022-10-16 标签：scikit-learnrandom-forestfeature-selection
使用 scikit-learn 进行特征选择
问题描述我是机器学习的新手.我正在准备使用ScikitLearnSVM进行分类的数据.为了选择最佳功能，我使用了以下方法:I'mnewinmachinelearning.I'mpreparingmydataforclassificationusingScikitLearnSVM.
发布：2022-10-16 标签：pythonscikit-learnmachine-learningchi-squaredfeature-selection