feature-selection

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Kerasを使用したCNNの機能とアクティベーションの可視化例

さまざまなレイヤーで学んだ機能やアクティベーションを視覚化するためにケラスブログのポストコードに従っています。このコードは、次元（1,3、img_width、img_height）のグレー画像をランダムに生成し、可視化しました。ここにある： from __future__ import print_function from scipy.misc import imsave import n

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

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機能の選択とテキストマイニングにおけるドキュメントの類似性の評価

私はJavaのWEKAライブラリによるテキストマイニングプロジェクトに取り組んでいます。前処理ステップでは、StringToWordVectorフィルタを適用しました。このフィルタでは、トークン化、ストップワード除去、ステミング、TF-IDF重み付け方式などのいくつかのオプションを設定しました。 質問があります： 1すべてのテキストマイニングプロジェクトで機能選択プロセスを行う必要がありますか？

text-mining similarity feature-selection 2017-05-19

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Rでは、キャレットパッケージのRFE機能が、サイズよりも多くの機能を選択します。

rfeを使用する単純なコードを使用して、データの異なる期間に機能を選択します。 control <- rfeControl(functions=rfFuncs, method="cv", number=10) results <- rfe(feature_selection_data , feature_selection_target$value , sizes

r r-caret feature-selection rfe 2017-04-11

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複数のサブフィーチャのフィーチャ抽出

サブフィーチャを含むデータセットのフィーチャ抽出（またはクラスタリング）を行いたいと思います。 たとえば、データセットは以下のようになります。目標は、データを使用してロボットのタイプを分類することです。 Samples : 100 robot samples [Robot 1, Robot 2, ..., Robot 100] Classes : 2 types [Type A, Type B]

machine-learning pca feature-extraction feature-selection 2017-04-17

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スコアで選択した機能を取得するにはどうすればよいですか？

Map object is not subscriptable error を参照して、私は機能名を得るためにモーゼスの答えを使用しました。これは、 "Map object is subscriptable"というエラーを生成します。コードは以下の通りです。私はpython 3.xを使用しています top_ranked_features = sorted(enumerate(ch2.scores_

scikit-learn feature-selection 2017-04-17

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stabselでpenalty.factorを使用するR

可変選択のためにglmnetのラッソ上でstabselを使用したいと思います。私はhttps://github.com/hofnerb/stabsの例に従っていて、うまく動作します。 しかし、いくつかの変数も含めて強制したいと思います。これはglmnetでパラメータ 'penalty.factor'で実現できますが、args.fitfunでこのパラメータを渡すと結果エラー（下記参照）が発生します。

r feature-selection glmnet stability 2017-04-19

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ロジスティック回帰：最高の重みを持つ上位3つの特徴を見つけるには？

私はUCIの乳がんのデータセットに取り組んでおり、最高の体重を持つトップ3の機能を探しています。 logmodel.coef_を使用してすべての機能の重要度を知ることができましたが、機能名はどのように取得できますか？以下は私のコード、出力、およびデータセット（scikitからインポートされたもの）です。 from sklearn.model_selection import train_test_

python machine-learning scikit-learn logistic-regression feature-selection 2017-04-23

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アンサンブルメソッドのフィーチャの重要性をどのように解釈するか？

私は分類のためのアンサンブル方法（ランダムフォレスト、xgbclassifier、など）を使用しています。 1つの重要な側面は、以下のようなものです機能の重要性予測、次のとおりです。 Importance Feature-A 0.25 Feature-B 0.09 Feature-C 0.08 ....... このモデルは、0.85の周りに精度のスコアを達成し、 feature-A

python scikit-learn feature-selection ensemble-learning 2017-04-26

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フィーチャーの選択（Boruta）

私は信用リスクモデリングを行っており、データには多数のフィーチャーがあります。フィーチャー選択にborutaパッケージを使用しています。パッケージは計算コストが高すぎます。完全なトレーニングデータセットでは実行できません。私がしようとしているのは、トレーニングデータのサブセット（約20-30％と言いましょう）をとり、サブセット化されたデータでborutaパッケージを実行し、重要な機能を取得すること

r machine-learning data-science feature-selection 2017-05-03

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組み合わせる単語ベクトルとスカラーは、分類

のために機能以下の情報 人の 入力 年齢（1-100）人の 性別（男性または女性）文章をモデル化するために、文 出力 ラベル（コンテンツの種類） の 内容私はtfidfと組み合わせたword2vecを使用しています。また、分類器に埋め込まれた文章とともに、年齢と性別を特徴として追加したいと思います。これを行う正しい方法は何ですか？埋め込みはn次元の配列と年齢なので、性別はスカラーです。私はそれらを

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

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