feature-selection

0熱度

1回答

迴歸模型的matlab特徵選擇

我有一個包含x1，..，x24特徵和y作爲分數的視頻的數據集。我想執行特徵選擇以減少錯誤率。我在Matlab中找到了sequentialfs，但它是用於分類的。 是否有退化的功能選擇功能？如果你能提供一個這樣的例子嗎？

matlab feature-selection 2017-06-13

---

1熱度

1回答

如何使用離散和連續要素的混合信息來選擇最小值？

我正在使用scikit學習訓練分類模型。我的訓練數據中有離散和連續的特徵。我想用最大的互信息做特徵選擇。如果我有載體x和標籤y和前三個特徵值是離散的，我可以得到MMI值，就像這樣： mutual_info_classif(x, y, discrete_features=[0, 1, 2]) 現在我想使用相同的相互信息選擇在管道中。我想這樣做 SelectKBest(score_func=mut

scikit-learn feature-selection 2017-04-26

---

0熱度

1回答

的Python - sklearn管道SVC f_regression - 獲得列名

我想從這個代碼片斷列名： anova_filter = SelectKBest(f_regression, k=10) clf = svm.SVC(kernel='linear') anova_svm = make_pipeline(anova_filter, clf) f_reg_features = anova_svm.fit(df_train, df_train_y) 我嘗試了一些

python machine-learning scikit-learn feature-selection 2017-06-21

---

-2熱度

1回答

結合詞矢量和標量特性進行分類

我在短短的一句話分類問題，在這裏我得到了以下信息工作 輸入 年齡的人的人（1-100） 性別（男的或女）的句子 輸出 標籤（內容類型） 要句子模型的 內容我正在使用word2vec與tfidf結合。我還想添加年齡和性別作爲特徵以及嵌入到分類器中的句子。什麼是正確的方法來做到這一點？由於嵌入是一個n維陣列和年齡，性別是標量。我很困惑如何添加和可視化數據。

machine-learning tensorflow word2vec text-classification feature-selection 2017-05-07

---

0熱度

1回答

如何獲得列車和測試集的虛擬變量？

我想兩個列車&測試集創建分類字段的虛擬變量，然後僅在兩車&測試組共同的特徵訓練分類。我在下面的代碼中運行兩個數據集中創建虛擬變量，但得到TypeError。 我Jupyter筆記本的一個單元下面輸入 def get_features(train, test): trainval = list(train.columns.values) # list train features testval

python pandas machine-learning feature-selection categorical-data 2017-06-27

---

0熱度

1回答

使用Keras可視化CNN中的功能和激活示例

我正在關注keras博客帖子代碼以可視化不同層次上學習和激活的功能。該代碼已經隨機生成了尺寸（1,3，img_width，img_height）的灰色圖像並將其可視化。這就是： from __future__ import print_function from scipy.misc import imsave import numpy as np import time from ke

deep-learning keras feature-selection activation 2017-05-12

---

0熱度

1回答

功能重要性如何計算GradientBoostingClassifier

我使用scikit學習的梯度升壓樹木分類，GradientBoostingClassifier。它使得功能重要性得分可用feature_importances_。如何計算這些要素重要性？ 我想了解什麼算法使用，以幫助我瞭解如何解釋這些數字scikit學習。該算法未在文檔中列出。

python machine-learning scikit-learn feature-selection 2017-05-24

---

0熱度

1回答

mlr package r：功能選擇順序正向搜索錯誤：必須至少有1個色階

我正嘗試使用R中的mlr軟件包將特徵選擇應用於袋裝學習者，使用順序向前搜索。 d <- data.frame(a = rnorm(1000, mean = 1), b = rnorm(1000, mean = 2), c = rnorm(1000, mean = 3), target = as.factor(rbinom(1000, 1, pr

r feature-selection mlr 2017-05-26

---

1熱度

1回答

文檔向量中的「信息」是什麼使情緒預測工作？基於文件的載體

景氣預測效果很好，作爲例子顯示： https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/blob/develop/docs/notebooks/doc2vec-IMDB.ipynb http://linanqiu.github.io/2015/10/07/word2vec-sentiment/ 我不知道是什麼模式的載體使之成爲可能。我認爲這應該是相似的向量使得某種

machine-learning sentiment-analysis gensim feature-selection doc2vec 2017-06-01

---

1熱度

1回答

功能重要性 - 套袋，scikit-learn

對於一個項目，我使用scikit-learn的迴歸算法（隨機森林，額外樹木，Adaboost和套袋）比較多個決策樹。 爲了比較和解釋它們，我使用了特徵重要性，儘管對於裝袋決策樹，這看起來並不可用。 我的問題：有人知道如何獲得Bagging的要素重要性列表嗎？ 問候，Kornee

machine-learning scikit-learn decision-tree feature-selection 2017-06-02

---