Questions marquées «feature-selection»

Méthodes et principes de sélection d'un sous-ensemble d'attributs à utiliser dans une modélisation ultérieure

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Quelles fonctionnalités sont généralement utilisées à partir des arbres d'analyse dans le processus de classification en PNL?
J'explore différents types de structures d'arbres d'analyse. Les deux structures d'arbre d'analyse largement connues sont: a) l'arbre d'analyse basé sur les circonscriptions et b) les structures d'arbre d'analyse basées sur les dépendances. Je suis capable d'utiliser les deux types de structures d'arbre d'analyse en utilisant le package Stanford NLP. Cependant, …
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Importance des caractéristiques avec des caractéristiques catégorielles à cardinalité élevée pour la régression (variable dépendante numérique)
J'essayais d'utiliser les importances de fonctionnalités de Random Forests pour effectuer une sélection de fonctionnalités empiriques pour un problème de régression où toutes les fonctionnalités sont catégoriques et beaucoup d'entre elles ont de nombreux niveaux (de l'ordre de 100-1000). Étant donné que l'encodage à chaud crée une variable fictive pour …
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Sélection de fonctionnalités à l'aide d'importances de fonctionnalités dans des forêts aléatoires avec scikit-learn
J'ai tracé les importances des fonctionnalités dans des forêts aléatoires avec scikit-learn . Afin d'améliorer la prédiction à l'aide de forêts aléatoires, comment puis-je utiliser les informations de tracé pour supprimer des entités? C'est-à-dire comment repérer si une fonctionnalité est inutile ou pire encore une diminution des performances des forêts …
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Existe-t-il de bons modèles de langage prêts à l'emploi pour python?
Je prototype une application et j'ai besoin d'un modèle de langage pour calculer la perplexité sur certaines phrases générées. Existe-t-il un modèle de langage formé en python que je peux facilement utiliser? Quelque chose de simple comme model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
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Lequel en premier: analyse comparative des algorithmes, sélection des fonctionnalités, réglage des paramètres?
En essayant de faire par exemple une classification, mon approche est actuellement de essayez d'abord différents algorithmes et comparez-les effectuer la sélection des fonctionnalités sur le meilleur algorithme parmi 1 régler les paramètres en utilisant les fonctionnalités et l'algorithme sélectionnés Cependant, je ne peux souvent pas me convaincre qu'il peut …
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Meilleures langues pour le calcul scientifique [fermé]
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . Il semble que la plupart des …
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Relation entre la sélection des caractéristiques et la précision de la classification
L'une des méthodes pour sélectionner un sous-ensemble de vos fonctionnalités disponibles pour votre classificateur consiste à les classer en fonction d'un critère (tel que le gain d'informations), puis à calculer la précision à l'aide de votre classificateur et d'un sous-ensemble des fonctionnalités classées. Par exemple, si vos fonctionnalités le sont …
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Les coordonnées GPS (latitude et longitude) peuvent-elles être utilisées comme entités dans un modèle linéaire?
J'ai des ensembles de données qui contiennent, parmi de nombreuses fonctionnalités, des coordonnées GPS (latitude et longitude). Je voudrais utiliser ces ensembles de données pour explorer des problèmes tels que: (1) calculer l'ETA pour conduire entre les points de début et de fin; et (2) estimer le degré de criminalité …
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