网站备案 失败,vitality wordpress,科技部网站改版方案,专业的河南网站建设公司哪家好作者#xff1a;CSDN _养乐多_
在Python中进行机器学习特征选择的方法有很多种。以下是一些常用的方法#xff1a;
过滤法#xff08;Filter Methods#xff09;#xff1a;通过统计方法或者相关性分析来评估每个特征的重要性#xff0c;然后选择最相关的特征。常用的…作者CSDN _养乐多_
在Python中进行机器学习特征选择的方法有很多种。以下是一些常用的方法
过滤法Filter Methods通过统计方法或者相关性分析来评估每个特征的重要性然后选择最相关的特征。常用的过滤方法包括相关系数、方差分析等。包装法Wrapper Methods使用特定的机器学习算法来评估不同特征子集的性能例如递归特征消除Recursive Feature EliminationRFE。嵌入法Embedded Methods在训练过程中直接考虑特征选择例如使用Lasso回归和决策树等算法这些算法可以自动选择最重要的特征。其他方法主成分分析Principal Component AnalysisPCA基于模型的特征选择Model-Based Feature Selection等。
本文将介绍在 Python 中进行机器学习特征选择的方法和代码。包括过滤法Filter Methods、包装法Wrapper Methods、嵌入法Embedded Methods和其他方法。 文章目录 一、特征数据1.1 将用于分析的数据从GEE下载到本地1.2 从其他方法获取 二、读取数据三、过滤法四、包装法五、嵌入法六、其他方法 一、特征数据
特征数据的格式如下图所示其中红框中的一列是标签其余列是特征变量。 1.1 将用于分析的数据从GEE下载到本地 参考博客《GEE将分类特征和标签提取到样本点并以csv/shp格式下载到本地》。 如果需要坐标信息参考博客《GEE为什么在机器学习分类或回归时提取特征变量后的样本点下载到本地时数据为空且缺少坐标》。 如果只选择下载指定的列请参考博客《GEE如何在下载CSV文件时去除不想要的属性列》。
1.2 从其他方法获取
如果是遥感数据的特征你可以从GEE上或者ArcGIS上对特征影像进行提取值到点操作然后把矢量数据的属性表格保存为csv格式以便进行本文后续操作。
如果是非遥感数据也就可以手动制作特征变量csv文件。
二、读取数据
import pandas as pd# 从CSV文件读取数据
data pd.read_csv(your_data.csv)# 通过列名获取目标变量y和其余所有列为特征变量X
y data[landcover] # 替换landcover为目标变量的列名
X data.drop(columns[landcover]) # 删除目标变量列后剩余的所有列作为特征变量X三、过滤法
参考博客《python机器学习特征优选过滤法》。
四、包装法
参考博客《python机器学习特征优选包装法》。
五、嵌入法
参考博客《python机器学习特征优选嵌入法》。
六、其他方法
参考博客《python机器学习特征优选主成分分析法》。
