Preguntas etiquetadas con feature-selection

¿Se debe realizar la selección de características solo en los datos de entrenamiento (o todos los datos)? Revisé algunas discusiones y documentos como Guyon (2003) y Singhi y Liu (2006) , pero aún no estoy seguro de la respuesta correcta. La configuración de mi experimento es la siguiente: Conjunto de …

10 dataset  cross-validation  experiment-design  feature-selection 

Estoy buscando una respuesta intuitiva por la que un modelo GLM LASSO selecciona un predictor específico de un grupo de altamente correlacionados, y por qué lo hace de manera diferente a la mejor selección de características de subconjunto. A partir de la geometría del LASSO que se muestra en la …

10 feature-selection  lasso 

Estoy tratando de aplicar la idea de información mutua a la selección de funciones, como se describe en estas notas de clase (en la página 5). Mi plataforma es Matlab. Un problema que encuentro al calcular información mutua a partir de datos empíricos es que el número siempre está sesgado …

10 matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information 

Tengo acceso a un conjunto de datos muy grande. Los datos provienen de grabaciones MEG de personas que escuchan extractos musicales, de uno de los cuatro géneros. Los datos son los siguientes: 6 sujetos 3 repeticiones experimentales (épocas) 120 ensayos por época 8 segundos de datos por prueba a 500Hz …

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

Tengo un conjunto de datos con aproximadamente 70 variables que me gustaría reducir. Lo que estoy buscando hacer es usar CV para encontrar las variables más útiles de la siguiente manera. 1) Seleccione aleatoriamente digamos 20 variables. 2) Use stepwise/ LASSO/ lars/ etc para elegir las variables más importantes. 3) …

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

Estoy usando SVM para predecir la diabetes. Estoy usando el conjunto de datos BRFSS para este propósito. El conjunto de datos tiene las dimensiones de y está sesgado. El porcentaje de s en la variable objetivo es mientras que los s constituyen el restante .432607×136432607×136432607 \times 136Y11%11%11\%N89%89%89\% Estoy utilizando solamente …

10 r  classification  svm  feature-selection  e1071 

Una pregunta para novatos aquí. Actualmente estoy realizando una regresión no paramétrica usando el paquete np en R. Tengo 7 características y usando un enfoque de fuerza bruta identifiqué las mejores 3. ¡Pero pronto tendré muchas más de 7 características! Mi pregunta es cuáles son los mejores métodos actuales para …

10 r  machine-learning  nonparametric  feature-selection 

Tengo tres características que utilizo para resolver un problema de clasificación. Originalmente, estas características producían valores booleanos, por lo que pude evaluar su redundancia al observar cuánto se superponen los conjuntos de clasificaciones positivas y negativas. Ahora he ampliado las funciones para producir valores reales (puntajes) en su lugar, y …

10 correlation  feature-selection 

Todo está en el título, ¿tiene sentido usar la selección de características antes de usar un bosque aleatorio?

10 machine-learning  feature-selection  random-forest 

Aquí está mi Código para el método de selección de características en 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) Pero después de obtener una nueva X (variable dependiente …

10 feature-selection  python  scikit-learn 

Me pregunto si es una buena idea eliminar esas variables con un valor de importancia variable negativo ("% IncMSE") en un contexto de regresión. ¿Y si me da una mejor predicción? ¿Qué piensas?

10 machine-learning  feature-selection  random-forest  importance 

Tengo ocho variables independientes y una dependiente. He ejecutado una matriz de correlación, y 5 de ellos tienen una baja correlación con el DV. Luego ejecuté una regresión múltiple por pasos para ver si alguno / todos los IV pueden predecir el DV. La regresión mostró que solo dos IV …

10 regression  correlation  statistical-significance  feature-selection  predictor 

Así que he estado leyendo algunos libros (o partes de ellos) sobre modelado ("Estrategias de modelado de regresión" de F. Harrell, entre otros), ya que mi situación actual en este momento es que necesito hacer un modelo logístico basado en datos de respuesta binaria. Tengo datos (predictores) continuos, categóricos y …

9 logistic  predictive-models  feature-selection  regression-strategies 

Tengo un conjunto de datos con tres variables, donde todas las variables son cuantitativas. Vamos a llamarlo , y . Estoy ajustando un modelo de regresión en una perspectiva bayesiana a través de MCMC conx 1 x 2yyyX1x1x_1X2x2x_2rjags Hice un análisis exploratorio y el diagrama de dispersión de sugiere que …

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

Quiero calcular la importancia de cada característica de entrada usando el modelo profundo. Pero solo encontré un artículo sobre la selección de características mediante el aprendizaje profundo: la selección de características profundas . Insertan una capa de nodos conectados a cada entidad directamente, antes de la primera capa oculta. Escuché …

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