特征选择

机器不会学习CL

智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序（XGBoost分类器）智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序（XGBoost分类器）智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序（XGBoost分类器）

机器不会学习CL

智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序（SVM分类器）智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序（SVM分类器）鲸鱼智能优化算法（WOA）：模拟鲸鱼的捕猎行为（如包围猎物、气泡网攻击、螺旋上升等）来搜索最优解。这些行为用于优化特征选择的过程。

胖哥真不错

Python基于逻辑回归的L1正则化(Lasso Logistic Regression)进行分类数据的特征选择项目实战说明：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。

深入浅出：可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理决策树是一种非参数的监督学习算法，可用于分类和回归。它使用类似树的结构来表示决策及其潜在结果。决策树易于理解和解释，并且可以轻松地进行可视化。但是当决策树模型变得过于复杂时，它不能很好地从训练数据中泛化，会导致过拟合。

基于遗传算法和决策树的特征选择使用遗传算法进行特征选择，并使用决策树算法评估每个特征选择方案的分类性能。通过这种方式，可以找到最优的特征子集，从而提高分类模型的性能。遗传算法通过模拟生物进化过程，逐步优化特征选择方案，而决策树算法则提供了快速评估特征选择方案的手段。

机器学习python实践——由特征选择引发的关于卡方检验的一些个人思考最近在用python进行机器学习实践，在做到特征选择这一部分时，对于SelectPercentile和SelectKBest方法有些不理解，所以去了查看了帮助文档，但是在帮助文档的例子中出现了"chi2"，没接触过，看过去就更懵了，查了一下资料知道"chi2"是在求卡方值，又没接触过，我整个人都裂了，但是还是耐着性子去查了资料，然后这篇文章主要想记录并分享一下关于卡方检验的一些个人思考，如果有误请见谅，欢迎大家一起前来探讨。当然，如果这篇文章还能入得了各位“看官”的法眼，麻烦点赞、关注、收藏，支持一下！

编程到天明

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）使用梯度提升树进行特征选择的好处在于可以得到特征的重要性分数，从而识别出对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。梯度提升树（GBT）是一种强大的监督学习算法，常用于回归和分类问题。通过利用多棵决策树的集成学习方式，GBT 能够捕获非线性关系、处理复杂的数据结构，并对特征之间的相互作用进行建模。因此，使用梯度提升树进行特征选择可以帮助构建更简洁

数据科学作家

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χ2统计量。χ2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。

软件算法开发

基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1 鲸鱼优化算法（WOA）

预测及优化

锦上添花！特征选择＋深度学习：mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型！特征按重要性排序！最大相关最小冗余！适用平台：Matlab2023版及以上特征选择方法："最大相关最小冗余"（Maximal Relevance and Minimal Redundancy，简称MRMR）是一种用于特征选择的方法。该方法旨在找到最相关的特征集，同时最小化特征之间的冗余，以提高模型的性能和泛化能力。我们将该特征选择方法应用于CNN-BiGRU-Attention故障识别模型上，构建的mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型目前还没人写哦。

机器学习-特征选择：如何用信息增益提升模型性能？在机器学习领域，模型的性能是衡量其成功与否的核心指标。一个高性能的模型可以准确地预测或分类未见过的数据，这对于各种应用场景如金融风险评估、医疗诊断和自然语言处理等都至关重要。为了构建这样的模型，特征选择成为了一个不可忽视的步骤。它旨在从原始数据中筛选出最有贡献的特征，以减少模型复杂度，提高训练效率，并最终增强模型的泛化能力。

机器学习-特征选择：如何使用交叉验证精准选择最优特征？在机器学习任务中，选择最重要和相关的特征对于构建高性能的模型至关重要。特征选择旨在从原始数据中挑选出最具信息量和预测力的特征，以降低维度和噪声的影响，提高模型的泛化能力和效率。有效的特征选择可以帮助我们理解数据、简化模型、减少计算成本，并降低过拟合的风险。