对于这个数据集,哪种特征选择技术比较合适?

我想在这个数据集上进行二分类。数据集是数值型的,我手动添加了“class”特征到数据集中,值为二元(0,1)或(良性,恶意),这取决于特征选择技术是否需要数值型或分类型的输出变量。但我仍然没有得到预期的结果。我希望得到你的建议,哪些特征选择技术适合这个数据集?我使用的分类器包括LR、SVM和RF。


回答:

你可以先使用Seaborn库绘制“pairplots”。这种方法会绘制数据集中每个特征的分布图以及特征之间的散点图。你将能够看到按类别分隔的样本分布图。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注