feature-selection

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    パイプラインのpython機能の選択：どのように機能名を決定するのですか？

    パイプラインとgrid_searchを使用して最適なパラメータを選択し、これらのパラメータを使用して最適なパイプライン（ 'best_pipe'）に合わせました。しかし、feature_selection（SelectKBest）がパイプラインにあるので、SelectKBestに適用されていません。 「k」で選択した機能の機能名を知る必要があります。任意のアイデアをどのようにそれらを取得するには？
    scikit-learn pipeline feature-selection 2015-10-27

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    RのSVM機能選択の例

    Rパッケージを使用して、SVMで機能選択（例：再帰的な機能選択）を適用しようとしています。私はLibSVMの機能選択をサポートするWekaをインストールしましたが、私はSVMなどの構文の例は見つかりませんでした。短い例が大きな助けになるでしょう。
    r machine-learning weka svm feature-selection 2013-07-08

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    RandomForestClassifierのfeature_importancesはどのようにして決定されますか？

    私は、各属性（n = 23）が特定の時点を表す時系列をデータ入力として持つ分類タスクを持っています。絶対分類結果の他に、どの属性/日付がどの程度結果に寄与しているかを調べたいと思います。したがって、私はちょうどfeature_importances_を使用しています。これは私にとってはうまくいきます。 しかし、私はそれらがどのように計算され、どの計測/アルゴリズムが使用されているか知りたいと思いま
    scikit-learn random-forest feature-selection 2013-04-04

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    SVMのフィーチャ値を正規化

    私はいくつかのSVM実装で遊んでいましたが、1つの範囲に収まるようにフィーチャ値を正規化する最良の方法は何ですか？ - 5. 0.02から0.05 10-15 3： （1から0から）のは、私がの範囲の値を持つ3つの機能を持っているとしましょう。 どのようにこれらの値を[0,1]の範囲に変換しますか？ What私が遭遇するフィーチャナンバー1の最高値が5で、もっと大きなデータセットで私のモデルを使い
    machine-learning range normalization svm feature-selection 2013-12-10

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    特徴選択のためのBhattacharyya距離の使用

    画像処理を使用して240個の特徴を抽出しました。 目的は、トレーニング後にテストケースを7つの異なるクラスに分類することです。各クラスには約60の観測値があります（つまり、クラスごとに60個の特徴ベクトルがあり、各ベクトルは240個のコンポーネントを持っています）。 多くの研究論文と書籍は、特徴ベクトルから最良の特徴を選択するために逐次前方探索または逐次後方探索を利用している。 次の図は、順次検索
    algorithm machine-learning data-mining feature-selection 2013-10-26

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    xgboost MLモデルのget_fscore（）は何をしますか？

    数字はどのように計算されますか？ドキュメントでは、この機能は "各機能の機能の重要性を得る"と述べていますが、結果の解釈方法についての説明はありません。
    python feature-selection xgboost 2015-11-11

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    バイナリ文書分類で最も差別的な用語をどのように見つけますか？

    私は、機能選択を使用して、文書内でバイナリ分類タスクに最も有用な用語を見つけたいと考えています。 私の周り見てきた： これは、相互情報量とカイ二乗検定メトリックが言及 http://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/feature-selection-1.html MATLABは、同様に多くの機能を持っていますの http://www.mathwo
    document-classification feature-selection 2011-10-26

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    PCA（主成分分析）と機能選択の相違

    機械学習における主成分分析（PCA）と機能選択の違いは何ですか？ PCAは機能選択の手段ですか？
    machine-learning pca feature-selection 2013-04-27

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    R：重回帰の変数選択、パーセンテージ依存変数、重大な共線性

    モデルを1つのパーセンテージ（従属）変数に合わせるために選択しようとしている9つの連続する独立変数を持つデータセットがあります。スコア。 残念ながら、いくつかの変数の間に重大な共線性があることはわかっています。 私は変数選択のためのRでstepAIC機能を使用してみましたが、その方法は、奇妙な、変数は式に示されている順序に敏感なようだ... ここに私のRコードは（です）それはパーセントデータだ/
    r linear-regression feature-selection 2012-03-31
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