feature-selection

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    回帰における特徴選択と予測精度Rの森R

    入力フィーチャセットのサイズが〜54の回帰問題を解決しようとしています。 単一予測子「X1」でOLS線形回帰を使用すると、Yの変化を説明できません。したがって、回帰フォレスト（つまり、ランダムフォレスト回帰）を使用して追加の重要な機能を見つけようとしています。選択された「X1」は、後で最も重要な特徴であることがわかります。 私のデータセットは約14500エントリあります。私はそれを9：1の比率で訓
    r regression random-forest feature-selection 2017-08-29

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    機械学習の実験のためのScikit

    で折りたたみごとの特徴抽出機能選択を実行する必要があります。私は10倍のクロスバリデーションのためにトレーニングとテストセットに分裂がありません。誰かが、折りたたみごとに機能選択を行う必要があると私に言った。しかし、私はそれをどうやって行うのか分かりません。ここに私のコードの一部があります。 vec = DictVectorizer() X = vec.fit_transform(instanc
    python machine-learning scikit-learn cross-validation feature-selection 2017-07-13

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    フィーチャ数の少ないオートエンコーダの隠れノード数

    2つのフィーチャと10000サンプルのデータセットがあります。これらの2つの機能を1つの機能に変換（統合）して、さらに分析したいと思います。ですから、私は特徴抽出法を使いたいと思います。 2つのフィーチャの関係は線形ではないため、従来のPCA以外の方法を使用したいと考えています。 サンプル数がフィーチャの数よりはるかに多いため、オートエンコーダはフィーチャ抽出に適しています。しかし、入力フィーチャ
    neural-network deep-learning feature-extraction feature-selection autoencoder 2017-07-16

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    特集（属性）ランキング

    私は項目と機能（属性）を持つデータセットを持っています。各項目にはいくつかの機能があります。 〜400の機能の総数。 フィーチャの重要度に基づいてランク付けしたいと思います。私は分類を探していない、私は機能のランキングを探しています。 アイテムフィーチャをfowllowingのようなバイナリマトリックスに変換します.1はこのアイテムがこのアイテムに存在し、そうでない場合は0であることを意味します。
    machine-learning weka feature-selection 2017-07-25

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    パイプラインでのw2vecと機能の選択の組み合わせ

    この記事の内容：http://nadbordrozd.github.io/blog/2016/05/20/text-classification-with-word2vec/私は、テキスト分類タスクでGloVeの事前に訓練されたベクトルでgensim word2vecモデルを実装しようとしています。しかし、私はテキストデータでもFeatureSelectionをやりたいと思います。私はパイプライン
    python-3.x gensim text-classification feature-selection 2017-08-02

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    jsonデータでどのように機能選択を行うことができますか？

    私はjson形式の大きなデータセットを持っています。このデータセットから、最も分散を捕捉する重要な属性を抽出します。これらの属性を抽出して、これらの属性をハッシュキーとして、データセット上に検索エンジンを構築したいと考えています。 ここで主に質問されているのは、jsonデータの機能選択です。
    json machine-learning feature-selection 2017-08-02

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    フィーチャ選択で変数の名前を定義する方法

    フィーチャ選択で変数の名前を定義しようとしています。私は X, y = df.ix[:, 1:], df.ix[:,[0]] X_dummy = pd.get_dummies(X) そして from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 X_new =
    python pandas scikit-learn feature-selection 2017-08-05

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    トップ10の特徴rbfカーネルを使用したSVC

    私は、RBFカーネルを持つSVMクラシファイアのための最も有益な（ベスト）機能のトップ10を取得しようとしています。私はプログラミングの初心者なので、私はオンラインで見つけたいくつかのコードを試しました。残念ながら、何も働かない。私はいつもエラー：ValueError: coef_ is only available when using a linear kernelを得る。 これは私がテストし
    python scikit-learn svm feature-selection 2017-08-06

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    PythonでLinearSVCでフィーチャー選択を使用する

    製品タイトルのマルチクラス分類子を作成して11のカテゴリーに分類するタスクがあります。私はscikitのLinearSVCを分類に使用しています。ストップワードを削除し、lemmatizationにPOSタグを使用し、TFIDFベクタライザでバイグラムを使用することで、最初に製品タイトルを前処理しました。 ここでは、機能選択の方法としてchi2を使用して、これらの重要な機能を削除してからトレーニン
    python scikit-learn pipeline text-classification feature-selection 2017-08-14

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    フィーチャ選択に相関係数を使用するのはなぜですか？

    私は機能の選択について学んでいます。 私はthisを見つけました。多くのカーネルが相関係数行列をチェックしています。 （上のリンクでは、3種類の特徴選択法を紹介しています。最初に、相関係数とカイ二乗検定を含むフィルタ法です） なぜフィーチャ選択に相関係数を使用できますか？ 私は、2つ以上の変数または非線形関係の組み合わせの効果を表すことができないように、2つの変数間の線形関係のみを示すことができる
    machine-learning feature-selection 2017-08-28
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