feature-selection

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我怎樣才能真正減少PCA的特徵尺寸？

我想在Matlab中使用pca執行降維。從下面的代碼中，我可以得到係數，分數，潛伏和t平方。但是，如何從pc分析中減少實際尺寸仍然很模糊。我想要做的是將列數（本例中最初爲3）減少到1或2.你能告訴我該怎麼做嗎？ matrix = [ 1 2 3; 4 3 2; 1 3 5; 4 2 3; 1 2 3; 2 1 3]; [coeff, score, latent, tsquared] = pca(

matlab machine-learning pca feature-extraction feature-selection 2016-04-01

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我可以使用什麼特徵選擇算法來找出哪些特徵對每個類最爲影響？

我目前正在試驗一個數據集，使用10個特徵和3個類的監督學習，但是出現了一個問題，那就是，我將使用什麼特徵選擇算法來找出哪個特徵影響哪個類最多，哪個特徵組合功能將導致什麼類。 例如以研究的小時數睡眠和小時數據集爲例，這可能會導致通過或失敗。 我想知道如何營業時間研究影響的通類以及它如何影響故障類和相同的時間睡了一覺，它是如何影響及格或不及格。 什麼特徵選擇方法會告訴我，Hours Slept對Pas

algorithm machine-learning feature-selection 2016-04-04

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使用RandomClassifier獲取重要特徵Scikit

我嘗試從我的數據框中獲取每個特徵的重要性權重。 我用這個代碼scikit文檔： names=['Class label', 'Alcohol', 'Malic acid', 'Ash', 'Alcalinity of ash', 'Magnesium', 'Total phenols', 'Flavanoids', 'Nonflavanoid phenols', 'Proanthocya

machine-learning scikit-learn random-forest feature-extraction feature-selection 2016-04-06

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功能選擇後的預測python

我想用python建立一個預測模型。訓練和測試數據集有400多個變量。關於使用於訓練數據集的特徵選擇的變量的數目被減少到180 from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold sel = VarianceThreshold(threshold = .9) ，然後我使用梯度boosting算法achieveing在交叉驗證0.84

python machine-learning scikit-learn data-modeling feature-selection 2016-04-06

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迴路特徵匹配

你好，我必須實現特徵立體匹配的運動估計。 從紙張「多譜段立體里程計」： 「最大化用於左圖像中的給定功能的相似性 功能右圖像中的特徵被選擇爲 潛在匹配，則閾值被施加到僅保留強 匹配。 （imLt-1），前一個右側（imRt-1），當前左側 （imLt）和當前右側（imRt），執行匹配 （imLt-1）和（imRt-1）之間的立體匹配開始，我們首先開始尋找 （imLt-1）和（imRt-1）之間的立體

computer-vision matching feature-selection 3d-reconstruction 2016-03-05

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Scikit - 布爾值和特徵選擇的多項式迴歸

我試圖從一組特徵X中預測變量y，其中X在起始處是36個特徵。我有兩個問題： 如何在創建多項式特徵時處理布爾屬性（0,1）？例如，將它們排列在一起是沒有意義的。 代碼，我至今： poly = PolynomialFeatures(degree=2) X_ = poly.fit_transform(X_train) 如何使多項式迴歸特徵選擇？因爲爲36個變量創建2次多項式特徵會劇烈地增加X的大小

python scikit-learn regression feature-selection non-linear-regression 2016-03-08

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使火花中的特徵選擇後的測試數據的特徵與火車數據相同

我在Scala上工作。我有一個很大的問題，ChiSqSelector似乎能夠成功降低維度，但我無法確定哪些功能會減少剩下的部分。我怎麼知道哪些功能被減少了？ [WrappedArray(a, b, c),(5,[1,2,3],[1,1,1]),(2,[0],[1])] [WrappedArray(b, d, e),(5,[0,2,4],[1,1,2]),(2,[1],[2])] [Wrappe

scala apache-spark feature-selection apache-spark-mllib apache-spark-ml 2016-03-09

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與變量Logistic迴歸不改變

各地不斷變量和Logistic迴歸的幾個問題 - 可以說我有一個連續變量，但只有1個在整個數據集值。我知道我應該理想地消除這個變量，因爲它沒有預測價值。而不是手動爲每個功能執行此操作，Logistic迴歸會自動使這些變量的係數爲0嗎？ 如果使用這樣的變量（即僅具有一個值）的Logistic迴歸與L1正則化，將正則迫使係數爲0？ 在類似的路線上，如果我有一個分類變量，我有3個級別 - 第一級跨度表示

linear-regression logistic-regression feature-extraction feature-selection categorical-data 2016-03-14

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使用scikit-learn遞歸特徵消除和網格搜索：DeprecationWarning

我正在構建多個分類器的網格搜索，並希望使用遞歸特徵消除與交叉驗證。我從Recursive feature elimination and grid search using scikit-learn提供的代碼開始。下面是我的工作代碼： param_grid = [{'C': 0.001}, {'C': 0.01}, {'C': .1}, {'C': 1.0}, {'C': 10.0},

scikit-learn feature-selection deprecation-warning grid-search 2016-03-14

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ChiSqSelector fit方法中的NoSuchElementException（版本1.6.0）

我遇到了一個對我沒有多大意義的錯誤，並且無法在Web上找到足夠的信息來自己回答它。我寫了代碼來生成（String，ArrayBuffer [String]）對列表，然後使用HashingTF將特徵列轉換爲向量（bc它是NLP研究分析的地方，最後我得到了很多獨特的功能;長話短說）。然後我使用StringIndexer轉換字符串標籤。在訓練數據上運行ChiSqSelector.fit時，出現「未找到密

apache-spark feature-selection apache-spark-mllib chi-squared apache-spark-ml 2016-03-27

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