特征选择与降维的区别?

jio布斯 2022-01-05 19:00:22

 特征选择与降维的区别?

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weixin_38498942 2022-01-06
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两者达到的效果是一样的,都是试图去减少特征数据集中的属性(特征)的数目;
但是两者所采用的方式方法却不同:降维的方法主要是通过属性间的关系,如组合不同的属性得新的属性,这样就改变了原来的特征空间;而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择子集,是一种包含的关系,没有更改原始的特征空间。

内容概要:本文详细介绍了随机森林在数据科学领域的应用,特别是在降维特征选择和重要性排序方面的优势。首先阐述了随机森林的基础概念及其作为集成学习模型的工作机制,强调了其通过自助采样法和随机特征选择提高模型泛化能力的特点。随后重点讲解了如何利用Python和Scikit-learn库实现随机森林分类器,并展示了如何通过feature_importances_属性获取特征重要性得分,从而进行有效的特征选择。文中还探讨了基于随机森林的降维方法与其他传统降维技术的区别,指出前者更具直观性和可解释性。此外,提供了具体的代码实例,演示了从数据准备、模型训练到特征重要性评估的完整流程,以及如何设定阈值筛选重要特征,优化模型性能。 适合人群:从事数据分析、机器学习的研究人员和技术爱好者,尤其是那些希望深入了解随机森林算法及其应用场景的人士。 使用场景及目标:适用于处理高维数据集时,希望通过特征选择降维来提升模型性能的情景。具体目标包括但不限于:识别最具影响力的特征,减少不必要的计算负担,增强模型的解释力和预测精度。 其他说明:文章不仅提供了理论知识,还包括大量实用的代码片段,帮助读者快速上手实践。同时提醒注意特征之间的相关性可能会对重要性评分造成的影响,建议结合实际情况灵活调整参数设置。

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