一文讲透Python机器学习特征选择角度的卡方检验

机器学习特征选择角度的卡方检验是计算特征变量与响应变量之间的χ 2统计量。χ 2统计量越大,则特征变量与响应变量之间独立的概率就越小,相关性就越大。因此,χ2统计量大的特征变量将会被优先选择用于预测。

在使用卡方检验时,会返回F值和p 值两个统计量。其中特征变量的F值越大,越倾向于选择该特征变量;而p值则是与F值相对应的统计量,特征变量的P值越小,则越倾向于选择该特征变量。P值的参照标准一般为0.05。

卡方检验的Python代码示例如下:

运行结果如图所示。

其中上面的array数组为各个特征变量的卡方统计量值,下面的array数组为各个特征变量的P统计量值,可以发现除了第2个特征变量之外的其他特征变量的P值都小于0.05,都是比较显著的。我们可以根据这一原则来过滤特征变量,也可以用SelectKBest()挑选卡方统计量值最大的前N个变量:

运行结果为:[22.983 2.909 1048.46 113.807 115.741 816.63 146.173 54.549]。可以发现第3个、第6个、第7个特征变量的卡方统计量值是最大的。

运行结果为:Index(['age', 'education', 'workyears', 'resideyears', 'income', 'debtratio', 'creditdebt', 'otherdebt'],dtype='object')。可以发现第3个、第6个、第7个特征变量分别为workyears、debtratio、creditdebt。

运行结果如图所示。

上述内容节选自 《Python数据科学应用从入门到精通》(张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社)。

很多朋友反映学Python、学机器学习比较难、效果不好,我的观点是:需要拿到Python、机器学习的源代码边学习边操作,从解决问题、上手操作中获得成就感,才会越学越深入,学习效果才会好。

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《Python机器学习原理与算法实现》(杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社)《Python数据科学应用从入门到精通》(张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社)。这两本书的特色是在数据分析、机器学习各种算法的介绍方面通俗易懂,较少涉及数学推导,对 数学基础要求相对不高,在python代码方面讲的很细致,看了以后根据自身需要选取算法、优化代码、科学调参。

《Python机器学习原理与算法实现》(杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社) 内容非常详实,包含了Python和机器学习,相当于一次获得了两本书。在讲解各类机器学习算法时,逐一详解用到的各种Python代码,针对每行代码均有恰当注释(这一点基本上是大多数书目做不到的)。《Python机器学习原理与算法实现》 一书创作完成后,在正式出版之前,已经开发成一套系统课程,分9次授课,在某银行 内部开展了培训,490人根据行内组织统一学习,授课完成后放在 知鸟平台供回放学习,9次课程累计回放量近3万次,得到参训学员的一致好评,广泛应用于各位学员的工作实践。(所以,这是一本避雷避坑、已经被亲测可行的网红书,只要用心学,都没问题哦)

《Python机器学习原理与算法实现》(杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社)

《Python数据科学应用从入门到精通》一书,旨在教会读者实现全流程的数据分析,并且相对《Python机器学习原理与算法实现》一书增加了很多概念性、科普性的内容,进一步降低了学习难度。 国务院发展研究中心创新发展研究部第二研究室主任杨超 ,山东大学经济学院金融系党支部书记、副主任、副教授、硕士生导师张博,山东管理学院信息工程学院院长 袁锋 教授、硕士生导师,山东大学经济学院 刘一鸣 副研究员、硕士生导师,得厚投资合伙人 张伟民等一众大牛联袂推荐。全书内容共分13章。其中第1章为数据科学应用概述,第2章讲解Python的入门基础知识,第3章讲解数据清洗。第4~6章介绍特征工程,包括特征选择、特征处理、特征提取。第7章介绍数据可视化。第8~13章介绍6种数据挖掘与建模方法,分别为线性回归、Logistic回归、决策树、随机森林、神经网络、RFM分析。从数据科学应用和Python的入门,再到数据清洗与特征工程,最终完成数据挖掘与建模或数据可视化,从而可以为读者提供"从拿到数据开始,一直到构建形成最终模型或可视化报告成果"的一站式、全流程指导。买这一本书相当于一下子得到了5本书(Python基础、数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模),入门超级简单,不需要编程基础,也不需要过多数学推导,非常适用于零基础学生。

两本书随书赠送的学习资料也很多,包括全部的源代码、PPT、 思维导图,还有10小时以上的讲解视频,每一章后面还有练习题及参考答案,还有学习群,相对于只看网络上的视频,一方面更加系统、高效,另一方面照着书一步步操作学起来也事半功倍。全网热销中,当当、京东等平台搜索"Python机器学习 杨维忠""Python数据科学 杨维忠"即可。

相关推荐
Norvyn_76 分钟前
LeetCode|Day18|20. 有效的括号|Python刷题笔记
笔记·python·leetcode
Teacher.chenchong11 分钟前
现代R语言机器学习:Tidymodel/Tidyverse语法+回归/树模型/集成学习/SVM/深度学习/降维/聚类分类与科研绘图可视化
机器学习·回归·r语言
AndrewHZ13 分钟前
【图像处理基石】如何入门色彩评估?
图像处理·人工智能·深度学习·色彩科学·hvs·色彩评估·颜色工程
TomatoSCI13 分钟前
聚类的可视化选择:PCA / t-SNE丨TomatoSCI分析日记
人工智能·机器学习
大咖分享课15 分钟前
深度剖析:最新发布的ChatGPT Agent 技术架构与应用场景
人工智能·openai·智能助手·ai代理·chatgpt agent·自主任务执行
chao_78924 分钟前
更灵活方便的初始化、清除方法——fixture【pytest】
服务器·自动化测试·python·pytest
lucky_lyovo26 分钟前
卷积神经网络--网络性能提升
人工智能·神经网络·cnn
liliangcsdn30 分钟前
smolagents - 如何在mac用agents做简单算术题
人工智能·macos·prompt
nju_spy34 分钟前
周志华《机器学习导论》第8章 集成学习 Ensemble Learning
人工智能·随机森林·机器学习·集成学习·boosting·bagging·南京大学
心情好的小球藻1 小时前
Python应用进阶DAY9--类型注解Type Hinting
开发语言·python