Perguntas com a marcação «feature-selection»

A seleção de recursos deve ser realizada apenas nos dados de treinamento (ou todos os dados)? Passei por algumas discussões e artigos como Guyon (2003) e Singhi e Liu (2006) , mas ainda não tenho certeza sobre a resposta certa. Minha configuração da experiência é a seguinte: Conjunto de dados: …

10 dataset  cross-validation  experiment-design  feature-selection 

Estou procurando uma resposta intuitiva por que um modelo GLM LASSO seleciona um preditor específico de um grupo de modelos altamente correlacionados e por que o faz de maneira diferente da melhor seleção de recurso de subconjunto. A partir da geometria do LASSO mostrada na Figura 2 em Tibshirani 1996 …

10 feature-selection  lasso 

Estou tentando aplicar a idéia de informações mútuas à seleção de recursos, conforme descrito nestas notas de aula (na página 5). Minha plataforma é Matlab. Um problema que encontro ao calcular informações mútuas a partir de dados empíricos é que o número é sempre tendencioso para cima. Encontrei cerca de …

10 matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information 

Eu tenho acesso a um conjunto de dados muito grande. Os dados são de gravações do MEG de pessoas ouvindo trechos musicais, de um dos quatro gêneros. Os dados são os seguintes: 6 Sujeitos 3 Repetições experimentais (épocas) 120 tentativas por época 8 segundos de dados por tentativa a 500Hz …

10 machine-learning  feature-selection  large-data  feature-construction 

Eu tenho um conjunto de dados com cerca de 70 variáveis ​​que eu gostaria de reduzir. O que estou procurando fazer é usar o CV para encontrar as variáveis ​​mais úteis da seguinte maneira. 1) Selecione aleatoriamente digamos 20 variáveis. 2) Use stepwise/ LASSO/ lars/ etc para escolher as variáveis …

10 r  cross-validation  feature-selection  random-forest  stepwise-regression 

Estou usando o SVM para prever diabetes. Estou usando o conjunto de dados BRFSS para esse fim. O conjunto de dados tem as dimensões de e está inclinado. A porcentagem de s na variável de destino é de 11 %, enquanto os s constituem os 89 % restantes .432607 × …

10 r  classification  svm  feature-selection  e1071 

Uma pergunta para iniciantes aqui. Atualmente, estou realizando uma regressão não paramétrica usando o pacote np em R. Eu tenho 7 recursos e, usando uma abordagem de força bruta, identifiquei os melhores 3. Mas, em breve, terei muitos mais do que 7 recursos! Minha pergunta é quais são os melhores …

10 r  machine-learning  nonparametric  feature-selection 

Eu tenho três recursos que eu uso para resolver um problema de classificação. Originalmente, esses recursos produziam valores booleanos, para que eu pudesse avaliar sua redundância observando o quanto os conjuntos de classificações positivas e negativas se sobrepõem. Agora, ampliei os recursos para produzir valores reais (pontuações) e gostaria de …

10 correlation  feature-selection 

Tudo está no título, faz sentido usar a seleção de recursos antes de usar a floresta aleatória?

10 machine-learning  feature-selection  random-forest 

Aqui está o meu código para o método de seleção de recursos em Python: from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target X.shape (150, 4) X_new = LinearSVC(C=0.01, penalty="l1", dual=False).fit_transform(X, y) X_new.shape (150, 3) Mas depois de obter o novo X (variável …

10 feature-selection  python  scikit-learn 

Estou me perguntando se é uma boa idéia remover essas variáveis ​​com um valor de importância variável negativo ("% IncMSE") em um contexto de regressão. E se me der uma previsão melhor? O que você acha?

10 machine-learning  feature-selection  random-forest  importance 

Eu tenho oito variáveis ​​independentes e uma dependente. Eu corri uma matriz de correlação, e 5 deles têm uma baixa correlação com o DV. Em seguida, executei uma regressão múltipla passo a passo para ver se algum / todos os IVs podem prever o DV. A regressão mostrou que apenas …

10 regression  correlation  statistical-significance  feature-selection  predictor 

Então, eu tenho lido alguns livros (ou partes deles) sobre modelagem ("Estratégias de modelagem de regressão" de F. Harrell, entre outros), já que minha situação atual é que preciso fazer um modelo logístico baseado em dados de resposta binária. Eu tenho dados contínuos, categóricos e binários (preditores) no meu conjunto …

9 logistic  predictive-models  feature-selection  regression-strategies 

Eu tenho um conjunto de dados com três variáveis, onde todas as variáveis ​​são quantitativas. Vamos chamá-lo de , e . Estou ajustando um modelo de regressão em uma perspectiva bayesiana via MCMC comx 1 x 2yyyx1x1x_1x2x2x_2rjags Fiz uma análise exploratória e o gráfico de dispersão de sugere que um …

9 bayesian  feature-selection  model-selection  model  credible-interval 

Quero calcular a importância de cada recurso de entrada usando o modelo profundo. Mas encontrei apenas um artigo sobre seleção de recursos usando aprendizado profundo - seleção profunda de recursos . Eles inserem uma camada de nós conectados diretamente a cada recurso, antes da primeira camada oculta. Ouvi dizer que …

9 feature-selection  deep-learning  deep-belief-networks  rbm