feature-selection

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ランダムフォレストためvarImp（キャレット）と重要性（ランダムフォレスト）との差

私はランダムフォレストモデルのvarImp機能（caretパッケージ）とimportance機能（randomForestパッケージ）との差であるかを理解していない： IシンプルなRF分類モデルを計算し、変数の重要度を計算するとき、私は予測変数の「順位付けする」の両方の機能に同じではないことがわかった。ここで は私のコードです： rfImp <- randomForest(Origin ~ .,

r random-forest r-caret feature-selection 2016-06-17

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Rを使用するデータセットのフィーチャ選択

1722x1226のデータセットがあります。 1226個の属性のうち、3個の属性のみが0.12より大きい分散（すなわち、ゼロに近い分散スコア）を有する。これは他のすべての属性または変数が重複していることを意味しますか？ 3つの属性（分散が0.12以上のもの）のみを使用してモデルを作成する必要がありますか？ 機能の選択を行うための方法はありますか？

r feature-selection 2016-06-23

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sklearnを使用したマルチラベル機能の選択

sklearnを使用して複数ラベルのデータセットを使用して機能を選択したいと思っています。最後に、のラベルにあるというラベルの最後のセットを取得したいのですが、別のマシンラーニングパッケージで使用します。私はhereの方法を使うつもりでした。これはラベルごとに関連する機能を別々に選択しています。 from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.fea

python-2.7 machine-learning scikit-learn feature-selection multilabel-classification 2016-05-04

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異なるフィーチャタイプの分類器を一緒にトレーニングするにはどうすればよいですか？文字列、数値、カテゴリ、タイムスタンプなど

私は機械学習の初心者です。 Udacityの「Introduction to Machine Learning」コースを受講しました。だから私はsklearnとpythonを使って基本的な分類子を実行することを知っています。しかし、彼らがコースで教えたすべての分類子は、単一のデータ型で訓練されました。 私はコードクリーンを「クリーン」または「バギー」として分類したいという問題があります。 文字列デ

python-3.x machine-learning scikit-learn feature-selection 2016-05-06

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Simulated Annelingを使用したフィーチャ選択のベストデータセット？

私はヒューリスティックな手法をPythonで使って機能選択を行っていますが、シミュレートされたAnnelingのために最適なデータがどれになるのか教えてください。

python feature-selection heuristics simulated-annealing 2016-05-12

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K-Meansクラスタリングのためにフィーチャの重みを変更するにはどうすればよいですか？

私はScikitを使用しています。#oscarsについてつぶやきのコーパス（テキストのみ）をクラスタリングするために学びます。 @LeonardoDiCaprioのようなユーザー名や#redcarpetのようなハッシュタグがプリプロセンスでより重要であると考えることができるのは本当に便利です。 より重要な機能であるために、一般的なユーザー名とハッシュタグに重要度を追加することが可能かどうかを知りた

python machine-learning scikit-learn cluster-analysis feature-selection 2016-05-12

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分離不可能なデータを分離可能にする方法

アイリスやワインの共通データセットから離れて、3つのクラスのデータセットがあり、このデータは分離できないとしましょう。どのようにして正しい分類サンプルの割合を増やすには...たとえば50％から80または90％？

machine-learning classification feature-selection supervised-learning 2016-05-22

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クロスバリデーションを誤って実行する前に予測変数と従属変数の相関が低いことに基づいて予測変数を削除するのはなぜですか？

予測変数X1,X2、... Xnと従属変数Yがあります。 予測子とYとの相関関係を確認し、相関性の低い予測子をYと確認します。ここでは、Yと残りのプレディクタとの間のクロス検証を使用して、ロジスティック回帰モデルをトレーニングします。 この方法にはどのような問題がありますか？

machine-learning cross-validation feature-selection 2016-07-11

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重要な機能を選択してから補完するか、最初に入力してから重要な機能を選択しますか？

多くの機能（主にカテゴリ機能（はい/いいえ））を持つデータセットがあり、欠けている値がたくさんあります。 次元縮小のための技術の一つは、ターゲット属性に対する樹木の大規模かつ慎重に構築セットを生成し、機能の最も有益なサブセットを見つけるために、各属性の使用状況の統計を使用することです。これは、基本的に、非常に浅いツリーの大きなセットを生成することができます。各ツリーは、属性の総数のわずかな部分で訓

pandas machine-learning feature-selection imputation 2016-06-01

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IDカラムに基づいて最初のシリーズを連続して新しい列を作成

私はヘルスケア業界で働き、機械学習アルゴリズムを使用して、患者がいつアポイントメントに出席しないかを予測するモデルを開発しています。私は各患者の最新の連続ノーショーの合計となる新しい機能を作り出そうとしています。私はstackoverflowや他のリソースをたくさん見回しましたが、探しているものを正確に見つけることはできません。たとえば、患者が直近の2つの予定を表示していない場合、IDを持つ新機能

r aggregate-functions feature-extraction feature-selection 2016-07-21

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