一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 答：特征选择也叫特征子集选择 。是指从已有的M个特征中选择N个特征使得系统的特定指标最优化，是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关键的数据预处理步骤。 2、PCA 答：PCA顾名思 ...
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2020-05-04 00:37:14
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 通过人工选择特征筛选删除相关系数较低的特征，从而达到降维的作用让模型更加准确。 2、PCA 分析、简化数据集，用特征降维的方法减少特征数降低数据复杂的，减少过度拟合的可能性。 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 特征选择后是原来的特征集；PCA选择 ...
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2020-05-03 15:01:58
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择：特征选择的本质就是对一个给定特征子集的优良性通过一个特定的评价标准进行衡量．通过特征选择，原始特征集合中的冗余特征和不相关特征被除去，而有用特征得以保留。 2、PCA：PCA，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据压缩算法。在PCA中，数据从原来的 ...
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2020-05-03 14:50:20
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 特征选择就是在一大堆数据中删除相关性系数比较低对结果没什么影响的特征，从而降维优化计算程度。 减少特征具有重要的现实意义，不仅减少过拟合、减少特征数量（降维）、提高模型泛化能力，而且还可以使模型获得更好的解释性，增强对特征和特征值之间的理解，加快模型 ...
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2020-05-02 11:32:32
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 一般是减少样本中不相关的特征，加快模型的训练速度和效率，比如预测今天是否会下雨，其中性别比例就是多余的特征。 2、PCA 就是识别数据中主要的特征，然后通过分析特征值，确定出需要保留的主成分个数，舍弃其他主成分，从而实现数据的降维。 二、并用自己的话 ...
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2020-05-02 09:20:48
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择：原始数据中，有许多特征值是一样的，去除不相关的特征，可以降低学习任务的难度，只留下关键特征，才可以更容易看清真相。 2、PCA：即主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 二、并用 ...
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2020-05-01 22:16:31
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 2、PCA 特征选择就是，一个学习任务会有很多属性，属性就是特征，有些无关紧要，有些很有用，一般是选择有用的特征就行数据分析与学习。 PCA就是，将特性明显的，较为重要的信息保留下来。 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 特征选择就是，从海量的数据 ...
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2020-05-01 20:56:35
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用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的 from sklearn.featu ...
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2020-05-01 19:08:00
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8、特征选择 用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的 ...
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2020-05-01 19:07:45
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用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的 ...
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2020-05-01 19:06:47
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