feature-selection

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私はclassificatorを構築するためのデータセットをしている：私は唯一の重要な機能を選択したい dataset = pd.read_csv(sys.argv[1], decimal=",",delimiter=";", encoding='cp1251') X=dataset.ix[:, dataset.columns != 'class'] Y=dataset['class']

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Scikitフィーチャ選択後のフィーチャ名の保持

Scikit-Learnから分散スレッショルドを実行した後、いくつかのフィーチャが削除されます。私は何かシンプルで愚かなことをしていると感じていますが、残っている機能の名前を残したいと思います。以下のコード： def VarianceThreshold_selector(data): selector = VarianceThreshold(.5) selector.fit(d

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PythonでTentativeRoughFixとして機能はありますか？

私はデータセットにBorutaを適用して、予測変数に関するフィーチャの重要性を判断しました。しかし、それはいくつかの機能の重要性を判断することができません。彼らは暫定的なものとして示されています。 PythonでTentativeRoughFixとしての機能はありますか？ TentativeRoughFix関数はR言語で提供されています。そのような機能があれば、誰もそれに向かって私を導くことができ

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NLPの文字の特徴とNLPの単語の特徴

SGDを使用して線形回帰を実行することで、yelpのレビューが正か否かを予測しようとしています。私は2つの異なる特徴抽出器を試しました。最初は文字nグラムで、2番目はスペースで単語を区切っていました。しかし、文字nグラムに対して異なるn値を試したところ、最良のテストエラーをもたらしたn値がわかりました。このテストエラー（私のテストデータで0.27）は、スペースで区切られた単語を抽出したテス

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NOテキスト分類のNaive Bayes分類

テキスト文書のための特徴空間のモデリングは非常に簡単です。たとえば、テキスト（トレーニングデータ）のすべての単語をフィーチャとして使用できます。特定の単語（例：「犬」）が（分類された）トレーニング例（スパムとして分類されているなど）で複数回出会う場合は、この単語を使用して新しいデータを分類できます。私の機能をモデル化するにはどうすればいいですか？私の場合、名前、年齢、家族のサイズなどの機能

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オブジェクト分類の画像機能

私は10種類のオブジェクトがあり、オブジェクトごとに100種類のイメージがあるとします。私はオブジェクトがタイプ0、タイプ1などであるかどうかを分類するためにアルゴリズムを学習するマシンを実行したい。それぞれのオブジェクトタイプが異なると仮定すると（EX：オブジェクト1：Cat、オブジェクト2：オートバイ、オブジェクト3 ：Trees）これらの画像をいくつかの分類を行うために抽出する可能性のある

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Dotspatialのカスタムレイヤーにフィーチャーを追加するにはどうすればよいですか？

ポイント、ライン、またはポリゴンとしてフィーチャタイプをカスタムレイヤに追加する必要があります。そのカスタムレイヤの名前はコンボボックスで選択します。 public void test(Coordinate coord,string ftype) { foreach (var item in map1.Layers) { if (item.LegendTe

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VIF（Variance Inflation Factor）の計算エラー

Rstudioの小さなデータセットでVIFを計算すると、次のエラーが発生します。誰でも助けてくれますか？必要に応じて、データセットに関する詳細情報を提供することができます。 "as.vector（y）のエラー - 平均（y）バイナリ演算子への非数値引数"。データセット：80 obs。 15個の変数（すべての変数が数値です）続くステップ：ここで # 1. Determine correlati

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イメージ登録で機能の説明が必要なのはなぜですか？

私は、画像ベースの画像登録アルゴリズムを実装しようとしています。私の見解では、マッチング操作の前に各特徴点（キーポイント）の記述が必要です。機能を記述することは必須ですか？はいの場合、なぜですか？親切に私を助けて ...