机器学习中的特征选择及其Python举例-低调大师

机器学习中的特征选择及其Python举例

2018-11-25 566

1.关于特征选择

简单来说，特征选择就是在你使用机器学习算法之前，通过相关处理来选择与你的预测变量或者输出结果，最有用或最相关的那些特征。它是特征工程的一部分，在机器学习中，我们通常会面临非常多的特征变量，几十个甚至上百个。对于这些特征，一方面全部纳入机器学习算法中会导致计算机开销很大，影响训练效率，另一方面，部分特征并不与预测变量有太大相关，纳入算法中反而会降低模型的准确性，特别是在线性回归、逻辑回归等算法中。

特征选择的好处有：

减少过度拟合：减少冗余数据意味着根据噪声做出决策的机会减少。

提高准确度：减少误导性数据意味着提高建模精度。

缩短训练时间：减少数据意味着算法训练更快。

2.机器学习中的特征选择方案以及Python举例

下面以python的sklearn中自带iris鸢尾花数据集为例，来简单演示一些特征选择的案例以及Python

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2018-11-26

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2018-11-26

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。