feature-selection

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SVM 분류에서의 기능 선택 - 이상한 행동

SVM을 사용하여 분류자를 작성하기 위해 UCI ML 유방암 데이터 세트를 사용하고 있습니다. 필자는 LIBSVM 및 fselect.py 스크립트를 사용하여 기능 선택을위한 f- 점수를 계산합니다. 내 데이터 세트는 8 개 기능을 가지고, 그들에 대한 점수는 다음과 같습니다 5: 1.765716 2: 1.413180 1: 1.320096 6: 1.10

machine-learning classification svm feature-selection 2016-08-15

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spark ml : 기능 중요성을 찾는 방법

저는 ML에 익숙하지 않습니다. Spark ml을 사용하는 예측 시스템을 구축 중입니다. 필자는 피쳐 엔지니어링의 주요 부분이 필요한 예측을 수행 할 때 각 피쳐의 중요성을 파악하는 것이라고 읽었습니다. 내 문제는 세 가지 범주 기능과 두 가지 문자열 기능이 있습니다. 나는 단호한 형태의 변환과 HashingTF 메커니즘을 사용하여 문자열 특징을 변환합니다

scala apache-spark feature-selection apache-spark-ml 2016-08-22

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weka에서이 오류를 어떻게 해결할 수 있습니까?

기능 선택을 위해 큰 크기의 CSV 파일을 Weka에 삽입하려고합니다. csv 파일 크기는 약 2.3GB이고 2,000 행의 41 행을 포함합니다. 첫번째 라인 (~ 200 (1)) (급) (sample_id)를 포함하고, 두번째 라인에서 ID 플로트 플로트 플로트 ... 클래스 (Y/N) 단 I은하려고하면 이 파일을 weka에 삽입하고 오류 메시지를 팝업

csv weka feature-selection 2016-08-24

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Scickit에서 Feature_importances 알아보기, 올바른 매개 변수를 선택하는 방법은 무엇입니까?

내 작업은 X 데이터 집합의 열에 위치한 어떤 기능이 대상 변수 y를 예측하는 데 가장 적합한지를 이해하는 것입니다. RandomForestClassifier에서 feature_importances_를 사용하기로 결정했습니다. RandomForestClassifier는 max_depth = 10 및 n_estimators = 50 일 때 최상의 점수 (au

scikit-learn random-forest feature-selection 2016-08-29

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Python의 임의 포리스트 회귀 분석기의 중요 기능

예측 모델에 가장 중요한 기능을 찾으려고합니다. 현재 나는 그런 Model = Model.fit(Train_Features, Labels_Train) print(Model.feature_importances_) 그것의 더 블랙 박스 타입의 방법을, 나는 그것이 기능에 대한 중요도를 사용하는 것 방법을 이해 아니에요 단지의로 sklearn의 붙박이 속성

python regression random-forest feature-selection 2016-08-29

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ID 컬럼을 기반으로 첫 번째 시리즈 연속 수의 새로운 열 만들기

저는 헬스 케어 산업에서 일하고 있으며, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 환자가 약속 시간에 나타나지 않을 때를 예측하는 모델을 개발하고 있습니다. 나는 각 환자의 가장 최근의 연속적인 노 쇼의 합계가 될 새로운 특징을 창조하려고 노력하고있다. stackoverflow 및 기타 리소스를 많이 둘러 보았지만 정확히 무엇을 찾고 있는지 찾을 수 없습니다. 예를

r aggregate-functions feature-extraction feature-selection 2016-07-21

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SciKit-Learn에서 재귀 적 기능 제거 및 그리드 검색을 모두 사용하십시오.

기계 학습 문제가 있으며 기능 선택뿐만 아니라 SVC 평가 도구를 최적화하고 싶습니다. SVC 견적을 최적화하기 위해 나는 본질적으로 docs의 코드를 사용합니다. 이제 제 질문은, 이것을 recursive feature elimination cross validation (RCEV)과 어떻게 조합 할 수 있습니까? 즉, 각 평가자 - 조합에 대해 평가자와

python machine-learning scikit-learn feature-selection 2016-07-26

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직교 내가 파이썬에서 직교 일치 추구하는 알고리즘을 실행하고 다음과 같은 경고 얻을 추구

일치 : RuntimeWarning : 직교 매칭을 추구 인해 사전에 선형 의존성 중간에 종료합니다. 요청한 정밀도가 충족되지 않았을 수 있습니다. 사전에 선형 종속성을 제거하려면 어떻게해야합니까?

python machine-learning feature-selection dimension-reduction 2016-07-30

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다른 열에 조건부로 그룹의 열을 연속적으로 계산하는 방법

PatientID 열로 그룹화 된 Noshow 열에서 연속 카운트를 얻으려고합니다. 아래 코드는 제가 사용하고자하는 결과에 매우 가깝습니다. 그러나 sum 함수를 사용하면 전체 그룹의 합계가 반환됩니다. 합계 함수는 현재 행과 그 위에 '1'이있는 행만 합계를 원합니다. 기본적으로, 환자가 각 행에 대해 약속을 고수하고 표시 할 때 0으로 재설정하는 연속적

r sum aggregate-functions feature-extraction feature-selection 2016-08-01

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PCA 후에 어떤 기능이 추출 되었습니까?

PCA를 사용하여 기능을 추출하려고합니다. 이제 StackExchange에서 MATLAB 코드를 얻었습니다. 아래 코드는 PCA 이후 가장 관련성 높은 상위 100 개 기능을 선택합니다. 이제 코드를 실행하면서 고유 값이 첫 번째 문에서 이미 정렬 된 것으로 나타났습니다. 왜 다시 내림차순으로 정렬해야합니까? [eigenvectors, projected_d

matlab matlab-guide pca feature-extraction feature-selection 2016-08-04

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