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SVM方法被用于变量选择。

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简介:
在面对大量变量的情况下,通常会首先对这些变量进行初步的筛选,从而有效地减轻随后的建模计算负担。本文致力于提出一种创新且高效的变量选择策略,该策略无需对模型进行明确的预设,因此展现出极高的灵活性和广泛的适用性。

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  • SVM
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    本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)的变量选择方法,旨在提高机器学习模型预测准确性的同时简化模型结构。通过优化算法筛选关键特征,有效避免过拟合现象,为数据挖掘和模式识别提供有力工具。 在面对众多变量的情况下,进行初步筛选是很有必要的,这样可以减轻后续建模计算的负担。本段落介绍了一种新的有效的变量选择方法,这种方法不需要依赖于模型的具体设定,因此具有很高的灵活性与广泛的适用性。
  • ,R语言应
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    本课程聚焦于统计建模中的核心环节——变量选择,并深入讲解如何利用R语言实现多种变量筛选策略与算法。适合数据科学爱好者和技术从业者学习实践。 使用R文件基于数据EnergyData.csv,通过逐步回归法、Lasso以及自适应Lasso方法对影响响应变量的因变量进行选择。
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    VISSA: 变量选择方法 是一个基于MATLAB的工具箱,专注于提供高效的算法以进行统计模型中的变量选择。它帮助研究人员和工程师在数据分析中筛选出最相关的影响因素,适用于回归分析、机器学习等多个领域。 一种称为变量迭代空间收缩方法(VISSA)的变量选择方法被提出。该方法的相关研究发表在《分析》期刊第139期中,文章标题为“一种使用加权二进制矩阵抽样迭代优化变量空间的新颖变量选择方法”,作者包括邓登峰、尹玉华、梁玉中和易建中,出版年份是2014年,页码范围从4836到4845。
  • _LASSO与SCAD的比较
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    本文探讨了统计学中常用的两种变量选择技术——LASSO和SCAD,并对其优缺点进行了对比分析。通过实例研究展示了它们在模型简化及预测能力方面的差异,为实际应用提供参考依据。 使用R语言处理EnergyData.csv数据文件,并采用逐步回归法、Lasso及自适应Lasso方法来选择影响响应变量的因变量。
  • 光谱数据的与特征
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    本研究探讨了光谱数据分析中的变量选择和特征选择算法,旨在提高模型预测精度,减少噪声影响,为化学计量学及机器学习领域提供新的视角和方法。 光谱的变量选择或特征选择算法用于从大量光谱数据中挑选出对模型构建最有价值的信息,以提高预测准确性和模型解释性。这些方法能够有效减少冗余和噪音信息的影响,优化计算资源利用,并有助于更好地理解复杂体系中的关键成分及其相互作用机制。
  • SVM-RFE的支持多类特征
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    本研究提出了一种改进的SVM-RFE算法,专门用于支持多类分类任务中的特征选择,有效提升了模型性能和泛化能力。 该代码实现了一对一的SVMRFE算法,主要用于特征选择。这是SVMRFE的一个改进版本,具有更快的速度。
  • BOSS:基自举软收缩的-MATLAB开发
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    本项目介绍了一种名为“基于自举软收缩的变量选择方法”的技术,并提供了其在MATLAB中的实现代码。该方法旨在改进统计模型中变量的选择过程,利用自举法和软阈值策略来增强预测精度与模型解释力。适用于科研及数据分析领域。 用于变量选择的自举软收缩(BOSS)方法是一种统计技术,旨在通过自助法进行模型参数估计,并采用一种平滑的方法来减少变量的重要性评分,从而实现更有效的特征筛选过程。这种方法在处理高维数据时特别有用,因为它能够识别出对预测结果影响最大的那些变量。
  • 使SVM进行特征
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    本研究探讨了支持向量机(SVM)在特征选择中的应用,旨在优化模型性能并减少过拟合风险。通过筛选关键变量,提升机器学习算法的有效性和效率。 支持向量机是一种性能较好的分类器,但直接使用它进行分类不一定能获得最佳效果。如果能够结合优秀的特征选择算法,则可以显著提升其分类性能。本程序采用了我们实验室提出的一种特征选择方法,并与SVM相结合,以期达到更好的结果。
  • WinCC复框的数据批
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    本文章介绍如何在WinCC中使用脚本或变量实现复选框数据的批量选择,提高配置效率和灵活性。 在工业自动化领域使用Wincc(Windows Control Center)作为人机交互界面(HMI)处理大量数据时,复选框控件配合VBS脚本实现批量选择与传送是一种高效且实用的方法。 ### 复选框的基本属性及设置 **1. 复选框名称** 每个复选框都有一个唯一的名字用于识别。 **2. 显示样式和事件绑定** 可以自定义显示方式,并将点击等事件与脚本代码关联起来。 **3. 变量连接** 通常选择“智能标签”或“变量”的方式进行数据连接,例如,“选项1”,表示该复选框的状态会与其对应的变量相关联。 ### VBS脚本编写详解 **1. 复选框的变量链接** 每个复选框都需要指定其关联的变量名。 **2. 全部选择功能实现** 通过VBS脚本来自动勾选所有相关的复选框,例如点击某个按钮时执行全选操作。 **3. 待写入数据定义** 在脚本中设定待写入的数据值,这些数据可以是固定的或是从其他地方动态获取的。 **4. 分组连接管理** 将相关联的数据分组成组与复选框关联起来以更好地管理和控制批量传送数据。 **5. 按钮绑定逻辑执行** 通常为按钮编写脚本,在用户点击时根据设定规则执行操作。 ### 示例代码 ```vbscript If(HMIRuntime.SmartTags(选项1).ValueAnd16)<>0Then HMIRuntime.SmartTags(选项1).Value=31 EndIf If(HMIRuntime.SmartTags(选项2).ValueAnd64)<>0Then HMIRuntime.SmartTags(选项2).Value=127 EndIf Dim a,b,i,j a = HMIRuntime.SmartTags(选项1).Value b = HMIRuntime.SmartTags(选项2).Value For i = 1 To 4 For j = 1 To 6 If ((a And 2 ^ (i - 1)) <> 0) And ((b And 2 ^ (j - 1)) <> 0) Then HMIRuntime.SmartTags(数据&i&-&j&).Value = HMIRuntime.SmartTags(待写入数据&j&).Value End If Next Next ``` **解析:** 脚本首先检查“选项1”和“选项2”的值是否满足条件,然后根据复选框的状态决定将哪些数据从待写入数据中传送到对应的变量。 ### 结论 通过Wincc中的复选框与VBS脚本结合使用来实现批量选择传送功能简化了操作流程并提高了效率。此方法尤其适用于需要处理大量数据的工业应用场景,开发者可以根据实际需求调整代码以满足不同场景下的具体要求。
  • 与仪器的.rar
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    本资料深入探讨了不同场景下流量计量的方法及其原理,并提供了选择合适测量仪器的指导建议。 流量测量是工业自动化领域中的重要组成部分,在过程控制与管理方面发挥着关键作用。本段落将深入探讨流量测量的方法及仪表的选用,以帮助读者理解这一关键技术。 流量测量的主要目的是确定流体(液体、气体或蒸汽)在管道中通过的时间或体积,以便进行过程控制、贸易结算或设备性能监控。流量测量方法多样,每种方法都有特定的应用范围和优势。 1. 容积式流量计:这种流量计基于单位时间内流过固定容积空间的流体量来确定流量。例如,腰轮流量计和椭圆齿轮流量计适用于粘性流体的测量,精度高但不适用于大口径管道。 2. 速度式流量计:通过测量流速推算出总流量。涡轮流量计和超声波流量计属于此类,适合清洁、无颗粒物的流体,并对直管段有较高要求。 3. 质量流量计:直接测量质量流量,如科里奥利质量和热式质量流量计不受温度及压力变化影响,适用于精确测量与控制。 4. 差压式流量计:通过节流装置产生的差压计算出流量,例如孔板和文丘里管。这类设备经济实用但精度相对较低,并会带来永久性压降损失。 5. 电磁流量计:适合于导电液体的测量,基于法拉第感应定律工作,无需直管段且维护简便。 6. 流体动态方法:如振动式流量计利用流体流动对振荡元件阻尼效应来测定流量,例如旋进旋涡流量计。 仪表选择需考虑以下因素: 1. 流体特性:包括类型、粘度、温度、压力、腐蚀性及电导率等。 2. 管道条件:如直径、壁厚和材质以及直管段要求。 3. 精确度需求:根据应用需要挑选合适精度等级的流量计。 4. 使用环境:考虑可能影响仪表性能的因素,例如温度、湿度与电磁干扰等。 5. 维护成本及操作便捷性:评估安装、校准和维护难度以及使用寿命。 6. 成本效益分析:在满足功能需求的前提下合理控制投资成本。 文件2007ZDH2007LW11001134.pdf可能是关于当年会议或项目的资料,具体信息未提供。但从标题推测可能包含了有关流量测量技术的讨论或研究成果。 总之,选择合适的流量测量方法和仪表是一个复杂的过程,需要根据具体情况综合考虑各种因素以做出明智决策。