特征选择与封装器法

DerekLiv 2023-01-13 02:55:17

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特征选择 在机器学习工程中，特征工程才是最重要，特征决定着算法的上限，特征工程中最为重要和最为基础的两种技术，就是特征选择和特征降维。特征选择和特征降维的目的很简单，就是选择出或变换出更优的特征，从而更利于我们学习算法的学习。这特征选择的目的和特征降维的目的类似，但是特征选择和特征降维具有本质的区别，特征降维的主要特点是通过一个数学变换进行降维，而特征选择就是从众多特征中剔除不重要的特征，从而保...

特征工程 - 特征选择 - 封装器法、过滤器法和嵌入法

目录1. 简介2. 包裹式（封装器法）2.1 循环特征选择2.2 穷举特征选择 1. 简介 特征选择是一个很重要的数据预处理过程：选择出重要的特征可以缓解维数灾难问题去除不相关特征可以降低学习任务的难度 特征选择可分为子集搜索和子集评价：子集搜索：前向搜索（逐渐增加特征），后向搜索（逐渐减少特征）子集评价：可采用信息增益对子集进行评价 特征选择的方式有：包裹式选择过滤式选择嵌入式选择 2. 包裹式（封装器法）包裹式（封装器法）从初始特征集合中不断的选择特征子集，训练学习器，根

特征选择和机器学习算法两者存在紧密的联系，根据特征选择中子集评价标准和后续学习算法的结合方式可分为嵌入式(Embedded)、过滤式(Filter)和封装式(Wrapper)式三种。嵌入式特征选择 集成法，先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优劣。在嵌入式特征选择中，特

文章目录Filter过滤式方法方差选择法相关系数法卡方检验互信息法和最大信息系数Mutual information and maximal information coefficient (MIC)Wrapper封装式方法递归特征消除法Recursive feature elimination (RFE)Embedded过滤式方法基于惩罚项的特征选择法L1L_{1}L1正则化LassoL2正则...

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