背景 為什么用進行特征選擇，個人理解主要包括以下幾個方面： 1、減少特征數(shù)量可以防止維度災難，降低算力的負擔，減少訓練時間； 2、增強模型泛化能力，降低模型過擬合的風險； 3...
IP屬地：吉林
-
sklearn重的“特征選擇”方法
-
-
關于Pima數(shù)據(jù)集研究(5)--重刷DC(數(shù)據(jù)清洗)篇一、前情提要 該數(shù)據(jù)集最初來自美國國立糖尿病與消化與腎臟疾病研究所。數(shù)據(jù)集的目的是基于數(shù)據(jù)集中包含的某些診斷指標，診斷性的預測患者是否患有糖尿病。從較大的數(shù)據(jù)庫中選擇這些實例...
-
讓Pandas更快的框架--Modin無意間發(fā)現(xiàn)一個很牛的小工具，在此記錄下來分享給大家，那就是號稱比原始的pandas快不止4倍的“Modin”。 git地址：https://github.com/modin-...
-
機器學習樣本不均衡處理辦法今天我們聊一聊關于機器學習中數(shù)據(jù)不均衡的解決辦法。 一、類別樣本不均衡到底是啥？ 類別數(shù)據(jù)不均衡是分類任務中一個典型的存在的問題。簡而言之，即數(shù)據(jù)集中，每個類別下的樣本數(shù)目相...
-
關于Pima數(shù)據(jù)集研究(4)--Model(模型初探)篇重點說明，該章節(jié)為承上啟下章節(jié) 一、前情提要 該數(shù)據(jù)集最初來自美國國立糖尿病與消化與腎臟疾病研究所。數(shù)據(jù)集的目的是基于數(shù)據(jù)集中包含的某些診斷指標，診斷性的預測患者是否患有糖尿...
-
關于Pima數(shù)據(jù)集研究(3)--FE(特征工程)篇關于Pima數(shù)據(jù)集研究共分為4個篇幅來進行研究： 《關于Pima數(shù)據(jù)集研究(1)--EDA(探索性數(shù)據(jù)分析)篇》 《關于Pima數(shù)據(jù)集研究(2)--DC(數(shù)據(jù)清洗)篇》 《關...
-
關于Pima數(shù)據(jù)集研究(2)--DC(數(shù)據(jù)清洗)篇關于Pima數(shù)據(jù)集研究共分為4個篇幅來進行研究： 《關于Pima數(shù)據(jù)集研究(1)--EDA(探索性數(shù)據(jù)分析)篇》 《關于Pima數(shù)據(jù)集研究(2)--DC(數(shù)據(jù)清洗)篇》 《關...
-
關于Pima數(shù)據(jù)集研究(1)--數(shù)據(jù)探索分析 EDA篇關于Pima數(shù)據(jù)集研究共分為： 《關于Pima數(shù)據(jù)集研究(上)--EDA篇》 《關于Pima數(shù)據(jù)集研究(中)--DC&FE篇》 《關于Pima數(shù)據(jù)集研究(下)--Model篇...
-
深度洞察產(chǎn)業(yè)，厘清行業(yè)未來。
-
主業(yè)帶娃<br>副業(yè)iOS<br>業(yè)余修電腦<br><br>掘金:<br><a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fjuejin.im%2Fuser%2F5c08f8746fb9a049a81f1ead" target="_blank">https://juejin.im/user/5c08f8746fb9a049a81f1ead</a><br>
-
