from sklearn.feature_selection import SelectKBest http://scikit-learn.or...

随机森林提供了两种特征选择的方法：平均不纯度减少和平均精确度减少（sklearn没有直接提供）。平均不纯度减少中，对于分类问题通常采用基尼不纯度...

仔细想想线性回归，线性回归的系数就是权重。大于0正相关，小于0负相关。因此通过查看拟合模型的系数，就可以得到系数的权重。 这是最常用不带正则化项...

根据热力图也可以看出数据表里多个特征的两两相似程度。 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as...

Model based ranking这种方法的思路是直接使用你要用的机器学习算法，针对每个单独的特征和响应变量之间建立预测模型。皮尔森相关系数...

递归特征消除（Recursive feature elimination） 递归特征消除的主要思想是反复构建模型，然后选出最好的（或者最差的）特...

皮尔森相关系数是一种最简单的反应特征和响应之间关系的方法。 这个方法衡量的是变量之间的线性相关性。 结果的取值区间为[-1,1]。-1表示完全的...