所有AI工具AI学习网站AI开发框架AI开源项目AI编程工具

All Relevant Feature Selection (ARFS) – 模型无关的特征选择工具

ARFS是一个模型无关的特征选择工具,旨在识别所有与预测相关的特征,包括冗余预测变量。它通过三种不同的方法(Leshy、BoostAGroota和GrootCV)实现特征选择,并与scikit-learn兼...

标签:

Warning: Undefined variable $main_title in /www/wwwroot/msbd/wp-content/themes/onenav/sidebar-sitestop.php on line 26

AI交流(进群备注:)

ARFS是一个模型无关的特征选择工具,旨在识别所有与预测相关的特征,包括冗余预测变量。它通过三种不同的方法(Leshy、BoostAGroota和GrootCV)实现特征选择,并与scikit-learn兼容,推荐使用lightGBM模型进行优化。

功能:

  • 1. 模型无关的特征选择
  • 2. 识别所有相关特征,包括冗余预测变量
  • 3. 实现三种特征选择方法:Leshy、BoostAGroota和GrootCV
  • 4. 与scikit-learn兼容
  • 5. 推荐使用lightGBM模型

特点:

  • 1. 在预测建模任务中进行特征选择
  • 2. 与scikit-learn管道集成
  • 3. 使用lightGBM进行优化的特征选择
  • 4. 通过探索性数据分析识别重要特征
  • 5. 减少数据集的维度

相关导航

暂无评论

暂无评论...