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如何给工业大数据降维去噪 你可以试试特征选择【lol投注app】


迄今为止格物资的文章说明了特征构建的几种常见方法。 特征构建是提高维度的工作者,特征解释能力明显不足,可以用特征构建的方法减少特征解释力,提高模型效果。 随着近年来大数据技术的普及,我们可以提供大量的数据,但这些大数据给我们带来更多的信息,同时带来更多的噪音和异常数据。 关于反维去噪如何引起很多企业的关注,今天我们就特征工程中降维方法——的特征选择进行说明。

特征选择“特征选择”(Feature Selection )也称为特征子集自由选择(FSS )或属性自由选择(Attribute Selection )。 从数个n个特征中自由选取m个特征,线性规划系统的特定指标。 特征选择主要是两个功能增加特征数,降低维度,进一步增强模型的一般化能力,增加数值加强特征和特征值之间的解读特征选择的过程特征选择的目标是寻找大于需要有效识别目标的特征子集搜索的一般流程可以用右图回答:通常,由于列举的特征子集的自由选择是一个耗时的步骤,因此不应该应用于一些策略来展开特征选择,通常,在特征未收敛的情况下,例如方差类似于0 特征和目标的相关性这一点从来没有决定,与目标的相关性低的特征应该代替自由选择。

除分散法外,本文说明的其他方法从相关性出发。 根据特征选择的形式,特征选择方法可以分为FilterWrapperEmbedded特征选择的方法1、Filter滤波法3种。 根据收敛性或相关性评价各特征,根据原作阈值或自由选择阈值的个数自由选择特征。

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评分指标,方差:评价指标越有线性,线性解释中包含的信息就越多。 相关性:依赖于特征对目标的说明能力,相关系数越大说明能力越强。

卡方检查:检查定性参数对定性因素变量的相关性。 相互信息:定性自变量对定性因素变量的相关性也进行评价。

Wrapper包装法基于目标函数(一般是预测效果)的得分,一次自由选择一些特征,或避免一些特征。 主要方法是迭代特征避免法。 迭代避免特征法应用于一个恩模型开展多次训练,一次训练后要增加一些特征或增加一些特征,展开评价来维持增加的特征还是恢复去除的特征? 最后根据新的特征集展开以下训练。

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Embedded映射法进行一些机器学习的算法和模型展开训练,得到各自特征的权重系数,根据系数从大到小自由选择特征。 类似于Filter方法,但在训练中确认特征的好坏。 基于惩罚项的特征选择法可以用线性反馈模型进行例示,但在线性模型的目的函数中分为减少L1正则项(实质上是lasso模型)这两个类别。

由于不存在该正则项,因此只不过是目标y相关的特征的系数的一部分被削减为0,保持的特征系数被适当调整为超过特征展开检查的效果,L1正则项系数越大,检查的力也越大。 基于树根模型的特征选择法在我们前面的文章中说明了随机森林和GDBT等基于树根的模型,这些都具有模型可以计算特征的重要性的特征。 决策树不将仅次于预测目标y的特征优先配置在模型的最上部,因此可以根据该效果计算特征获得的重要性,根据特征重要性自由选择特征。

今天大致理解了在工业大数据中去除噪声,展开特征选择的方法。 上一篇文章将带来理解特征工程学的另一个内容——特征提取,敬请期待。

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