Python基于低方差特征选择(VarianceThreshold)、遗传算法(TPOTRegressor)实现信用评分卡模型
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...
Python基于Lasso特征选择、GM算法和SVR回归算法进行财政收入影响因素分析及预测
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...
基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真
1.程序功能描述 基于鲸鱼优化的KNN分类特征选择算法。使用鲸鱼优化算法，选择最佳的特征，进行KNN分类，从而提高KNN分类的精度。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 while t <= max_Iter % 当迭代次数小于等于最大迭代次数时 t a = 2 - t * (2 / max_Iter); % 计算a的...
基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法的matlab仿真
1.程序功能描述 基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法。使用蝗虫优化算法，选择最佳的特征，进行KNN分类，从而提高KNN分类的精度。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序```[idx1,~,idx2]= dividerand(rows,0.8,0,0.2);Ptrain = PP(idx1,:); %training dataPtest = PP(i...
R语言LASSO特征选择、决策树CART算法和CHAID算法电商网站购物行为预测分析
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32275 本文通过分析电子商务平台的用户购物行为，帮助客户构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 该模型可以帮助企业预测用户的购物意愿、购物频率及购买金额等重要指标，为企业制定更有针对性的营销策略提供参考。 数据来源和处理 ...
探索数据挖掘中的特征选择算法
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用。而在进行数据挖掘任务时，一个关键的环节就是特征选择，即从海量特征中筛选出对目标变量有显著影响的特征，以提高模型的预测性能和解释能力。过滤式特征选择算法过滤式特征选择算法是最简单直接的特征选择方法之一，它通过对特征进行评估或排序，然后选择排名靠前的特征作...
【机器学习】包裹式特征选择之拉斯维加斯包装器（LVW）算法
引言: 在机器学习的世界中，特征选择是一项至关重要的任务。它能够帮助我们筛选出与目标变量最相关的特征，从而提高模型的预测性能和解释性。其中，包裹式特征选择方法因其直观性和有效性而备受青睐。 今天，我们就来深入探讨一种包裹式特征选择算法——拉斯维加斯包装器（LVW）算法。 LVW算法通过随机生成特征子集，评估其性能，并记录最优特征子集的方式...
【机器学习】包裹式特征选择之基于遗传算法的特征选择
引言: 在机器学习的众多步骤中，特征选择是一项至关重要的任务。它不仅影响模型的训练效率和效果，还有助于提高模型的泛化能力和可解释性。 特征选择的方法大致可分为三类：过滤式、包裹式和嵌入式。在这篇博客中，我们将聚焦于包裹式特征选择，特别是基于遗传算法的特征选择方法。 遗传算法是一种模拟自然进化过程的搜索算法，具有全局搜索和快速收敛的特点。 ...
瞄准核心因素：Boruta特征选择算法助力精准决策
一、引言 特征选择在机器学习和数据挖掘中扮演着重要的角色。通过选择最相关和最有信息量的特征，可以降低维度，减少数据复杂性，并提高模型的预测性能和解释能力。在实际应用中，特征选择有助于识别最具影响力的因素，提供洞察力和决策支持。 Boruta算法是一种特征选择方法，其背后的理论基础是基于随机森林。它的主要目标是从给定的特征集合中找到真正重要的特征，过滤掉那些没有显著影响的特征。通过...
机器学习-特征选择：如何使用递归特征消除算法自动筛选出最优特征？
一、引言 在实际应用中，特征选择作为机器学习和数据挖掘领域的重要环节，对于提高模型性能和减少计算开销具有关键影响。特征选择是从原始特征集中选择最相关和最具区分力的特征子集，以提高模型的泛化能力和可解释性。 特征选择在实践中具有以下重要性： 提高模型性能：通过选择最相关的特征子集，可以减少冗余和噪声特征的干扰，从而提高模型的预测准确性和泛化能力。 减少...
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