特征选择-1

ShuYunBIGDATA 2023-01-13 00:30:33

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数据预处理与特征工程（四）---- 特征选择—手写数字相关数据集均放置在本人的csdn文件中，如有需要，可免费下载。内容来自老师上课的课件。侵删… 特征选择—手写数字基本概念特征提取 (feature extraction)：从文字，图像，声音等其他非结构化数据中提取新信息作为特征。比如说，从淘宝宝贝的名称中提取出产品类别，产品颜色，是否是网红产品等等。特征创造 (feature creation)：把现有特征进行组合，或互相计算，得到新的特征。比如说，我们有一列特征是速度，一列特征是距离，我们

特征选择（Feature Selection）:choosing a subset of all the features(the ones more informative)。最终得到的特征选是原来特征的一个子集。特征选取是机器学习领域非常重要的一个方向。主要有两个功能：（1）减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合（2）增强度特征和特征值之间的理解 1,

翻译内容主要来自https://machinelearningmastery.com/an-introduction-to-feature-selection/ 在构建预测模型时应该选择哪些特征？？这或许是一个需要对相关领域知识有深入了解才能够解决的问题。不过，也有一些自动化的方法能够选择出与问题最为相关的特征，这就是特征选择。在阅读了本文之后，你将了解到不同特征选择方法，我们也为你提供...

3-1 特征选择&特征提取目录1 特征选择1.1 卷积解决的问题1.2 特征1.3 特征选择：为什么要做特征选择？1.4 特征选择：什么是特征选择？1.5 特征选择：怎么做特征选择？1.5.1 生成过程1.5.2 停止条件1.5.3 评价函数1.6 特征选择算法1.6.1 完全搜索:1.6.2 启发式搜索:1.6.3 随机搜索:1.6.4 遗传算法:2 特征提取2.1 概念2.2 特征提取方法2.3 步骤2.3.1预处理：2.3.2 特征提取：2.3.3特征处理：3 PCA3.1 主成分分析PCA：

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