Boruta_py: Python中Boruta全部特征选择功能的实现-ITADN社区

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Boruta_py是一款Python工具包，实现了Boruta算法用于全自动地完成机器学习模型中的全部特征选择过程。 boruta_py 是一个Python实现的项目。可以通过pip安装：`pip install Boruta` 或者使用conda ：`conda install -c conda-forge boruta_py` 。该项目依赖于麻木科学的scikit学习。如何使用： 1. 下载并导入。 2. 使用与其他任何scikit-learn方法相同的方式操作，例如： - `fit(X, y)` - `transform(X)` - `fit_transform(X, y)` boruta_py 是Boruta R包的一个Python实现。此实现尝试模仿scikit-learn接口，因此请使用`fit`, `transform` 或者 `fit_transform` 来运行功能选择。更多详细信息，请参阅这些函数的文档以及下面提供的示例。原始代码和方法由Miron B. Kursa编写。

Boruta_py: Python中的Boruta实现及所有相关特征选择方法.zip

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Boruta_py是一款Python工具包，实现了Boruta算法及其相关的特征选择方法，帮助用户进行高效的数据预处理和机器学习模型优化。 boruta_py 是 Boruta 的 Python 实现项目，包含了所有相关特征选择方法。该项目涵盖了 Boruta 在 Python 中的所有特征选择技术。

《Boruta包进行特征选择》的全文翻译

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本文介绍了Boruta算法在机器学习中的应用，通过全译文详细解释了如何使用Boruta包来进行有效的特征选择，帮助提升模型性能。利用Boruta包进行特征选择本段落详细介绍了如何使用Boruta算法来进行有效的特征选择，并提供了具体的例子以及对算法的解释。 Boruta算法是一种强大的特征选择方法，它基于随机森林分类器来评估数据集中每个特征的重要性，并通过与随机生成的“影子”特征进行比较来确定哪些原始特征是重要的。这种方法能够有效地识别出那些对于模型预测能力没有贡献或负面影响的不重要特征，从而帮助我们构建更加简洁和有效的机器学习模型。在本段落中，我们将逐步展示如何安装Boruta包、准备数据集以及执行完整的特征选择过程，并结合实际案例来说明每一步的具体操作。通过这些示例，读者可以更好地理解Boruta算法的工作原理及其应用价值，在自己的项目中实现高效的特征筛选和优化。

XGBoost代码回归Matlab-特征选择: 功能选择

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本项目提供了一个基于MATLAB实现的XGBoost代码库，专注于回归问题并实现了高效的特征选择算法，以提高模型性能。我编写了简单的代码来整合几种特征选择方法与机器学习分类器。通过此代码，我们可以执行特征选择并获取结果，同时也能得到分类后的输出以评估所选特征的质量。这些功能包括使用R包中的某些特性选择工具以及在MATLAB中实现的其他方法。具体来说： - 特征选择及质量评价：知识管理系统、人民币汇率澳美食品添加剂联合会等； - 分类器类型：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）、XGBoost、随机森林、逻辑回归和朴素贝叶斯。在输入输出方面，程序需要包含特征（作为行数据的X轴），样本数量（Y轴）以及标签。处理流程包括： - 读取原始数据； - 设置参数：特征选择方法参数及分类器设置； - 确定评估周期数、训练测试集比例、每次循环中要选取的特征数目，还有并行计算所需的内核数量。执行过程如下： 1. 将输入数据分割为训练和测试两部分。 2. 调用特征选择方法（FS）和分类器（CF）； 3. 记录每轮运行的结果，并在每个K中重复OuterRound次循环。

RELIEF特征选择及其在Python和Matlab中的实现

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本文章介绍了RELIEF特征选择算法，并详细讲解了其在Python和Matlab环境下的具体实现方法与应用案例。 Relief特征提取算法的matlab代码包含详细的程序标注。

Python中实现信息增益的特征选择方法

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本文章介绍了在Python编程环境中如何运用信息增益算法进行特征选择的方法，适用于机器学习与数据挖掘任务。使用Python语言实现求特征选择的信息增益，并能同时处理包含连续型和二值离散型属性的数据集。我的师兄要求我编写一个用于特征选择的代码，在查阅资料后发现大多数示例仅适用于离散型属性，而我的数据集中包含了这两种类型的属性类型。因此，我在下面提供了一个解决方案。以下是实现信息增益计算的部分代码： ```python import numpy as np import math class IG(): def __init__(self, X, y): X = np.array(X) n_feature = np.shape(X)[1] n_y = len(y) orig_H = 0 ``` 这段代码定义了一个名为`IG`的类，用于计算信息增益。初始化方法中首先将输入数据转换为NumPy数组，并获取特征数量和标签的数量。接着开始计算原始熵（Entropy）。接下来需要完成整个信息增益算法的具体实现，包括如何处理连续型属性以及二值离散型属性等细节。

Relief特征选择_Relief算法_MATLAB下的特征选择_特征选择

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本段介绍Relief算法在MATLAB环境中的实现及其应用，重点探讨如何通过该算法进行有效的特征选择，提升机器学习模型性能。 Relief特征提取算法及对应的Matlab代码，程序包含详细注释。

MATLAB实验源代码-特征选择：简易的特征选择代码实现

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本资源提供了一个简单的MATLAB脚本，用于演示如何进行基本的特征选择过程。适用于初学者理解和应用机器学习中的特征选择技术。这是一个简单的特征选择代码实现项目，使用MATLAB进行实验。该项目会逐步追加不同的特征选择方法。数据读取采用的是libsvm中的libsvmream工具。试验用的数据存储在Data文件夹中，而MATLAB文件夹则包含了已安装mex的libsvm包。MI文件夹内包含用于计算互信息量的源代码，Cmethod文件夹则是各种特征选择方法的集合，会陆续更新不同的实现方式。目前计划采用的方法包括mRMR、reliefF和SVM_REF等。不过作者表示该项目已经停止进一步开发了，认为没有继续下去的意义。

Python特征选择（一个出色的特征选择工具：Feature-Selector）

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Feature-Selector是一款优秀的Python库，专门用于自动化数据预处理中的特征选择过程。它提供多种模型和统计方法来帮助用户挑选出最具影响力的变量，从而提升机器学习模型的性能与效率。前言 FeatureSelector是一个用于减少机器学习数据集维度的工具。本段落将介绍一个基础的特征选择工具feature-selector，该工具有助于简化数据分析流程并提高模型性能。此工具由Feature Labs的一名数据科学家William Koehrsen编写。文章主要分为以下几个部分： 1. 数据集的选择 2. FeatureSelector用法详解 3. 具有高缺失值百分比的特征分析 4. 高相关性特征识别 5. 对模型预测结果无贡献的特征筛选 6. 只对模型预测结果产生微小影响的特征评估 7. 单一取值特征检测与处理方法 8. 从数据集中移除选定的不必要特征步骤 9. 结论通过以上内容，读者可以全面了解如何使用feature-selector进行有效的特征选择。

MATLAB中的特征选择

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简介：本文探讨在MATLAB环境中进行特征选择的方法和技术，旨在提高机器学习模型性能，减少过拟合，并提升计算效率。此MATLAB的mrmrd程序代码是用于特征选择的，能够筛选出最优的特征。

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Boruta_py: Python中Boruta全部特征选择功能的实现

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