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Python中机器学习的特征选择工具

特征选择,即在数据集中查找和选择最有用的特征的过程,是机器学习的关键步骤。不必要的特征会降低训练速度、模型的可解释性,最重要的是会降低测试集的泛化性能。 我对临时的特征选择方法感到很失望,但是在解决机器学习问题时又反复用到了这些方法,所以就创建了一个关于特征选择的Python类,该类可以在GitHub上找到。FeatureSelector类包括一些最常见的特征选择方法: 1.高百分比的缺失值特征选择法 2.共线(高度相关)特征选择法 3.树型结构模型中的零重要性特征选择法 4.低重要性特征选择法 5.唯一值特征选择法 在本文中,我将对机器学习数据集的示例使用FeatureSelector类。也会介绍该类是如何让我们快速地实现特征选择方法。 完整的代码可以在GitHub上找到,特征选择器还是一个半成品,会根据社区的需求继续改进! 示例数据集 示例中使用

JVM调优总结(7):调优方法

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_34173549/article/details/81057240 Jconsole,jProfile,VisualVM Jconsole :jdk自带,功能简单,但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。详细说明参考这里 JProfiler:商业软件,需要付费。功能强大。详细说明参考这里 VisualVM:JDK自带,功能强大,与JProfiler类似。推荐。 如何调优 观察内存释放情况、集合类检查、对象树 上面这些调优工具都提供了强大的功能,但是总的来说一般分为以下几类功能 堆信息查看 可查看堆空间大小分配(年轻代、年老代、持久代分配) 提供即时的垃圾回收功能 垃圾监控(长时间监控回收情况) 查看堆内类、对象信息查看:数量、类型等 对象引用情况查看 有了堆信息查看方面的功能,我们一般可以顺利解决以下问题: –年老代年轻代大小划分是否合理 –内存泄漏 –垃圾回收算法设置是否合理 线程监控 线程信息监控:系统线程数量。 线程状态监控:各个线程都处在什么样的状...

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