Notice: file_put_contents(): Write of 20247 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение@dsproglib P.6420
DSPROGLIB Telegram 6420
🔍 How to: выбрать важные признаки и избежать переобучения

Выбор признаков и регуляризация — ключевые методы для повышения эффективности модели и предотвращения переобучения. Вот как это можно реализовать:

1️⃣ Использование Recursive Feature Elimination (RFE)

Метод RFE помогает выбрать наиболее значимые признаки, исключая менее важные:
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
rfe = RFE(model, n_features_to_select=5)
X_rfe = rfe.fit_transform(X, y)


2️⃣ L1-регуляризация (Lasso)

L1-регуляризация помогает «занулять» незначительные признаки, что эффективно для отбора:
from sklearn.linear_model import Lasso

model = Lasso(alpha=0.1)
model.fit(X, y)


📌 Рекомендация: подбирайте оптимальное значение alpha с использованием кросс-валидации, например, через GridSearchCV.

3️⃣ Random Forest для выбора признаков

Алгоритм Random Forest вычисляет важность признаков, что позволяет отбирать наиболее значимые:
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)
importances = model.feature_importances_


4️⃣ Регуляризация с Ridge (L2-регуляризация)

L2-регуляризация помогает уменьшить влияние менее значимых признаков, но не исключает их полностью:
from sklearn.linear_model import Ridge

model = Ridge(alpha=0.1)
model.fit(X, y)


5️⃣ Анализ важности признаков с помощью деревьев решений

Если вы используете алгоритмы на основе деревьев решений, важно учитывать их внутреннюю важность признаков:
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)
importances = model.feature_importances_


📌 Рекомендация: рассмотрите возможность комбинированного использования методов Lasso и RFE для более агрессивного отбора признаков, что может быть полезно, если ваш набор данных содержит множество признаков.

Библиотека дата-сайентиста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3👍3



tgoop.com/dsproglib/6420
Create:
Last Update:

🔍 How to: выбрать важные признаки и избежать переобучения

Выбор признаков и регуляризация — ключевые методы для повышения эффективности модели и предотвращения переобучения. Вот как это можно реализовать:

1️⃣ Использование Recursive Feature Elimination (RFE)

Метод RFE помогает выбрать наиболее значимые признаки, исключая менее важные:

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
rfe = RFE(model, n_features_to_select=5)
X_rfe = rfe.fit_transform(X, y)


2️⃣ L1-регуляризация (Lasso)

L1-регуляризация помогает «занулять» незначительные признаки, что эффективно для отбора:
from sklearn.linear_model import Lasso

model = Lasso(alpha=0.1)
model.fit(X, y)


📌 Рекомендация: подбирайте оптимальное значение alpha с использованием кросс-валидации, например, через GridSearchCV.

3️⃣ Random Forest для выбора признаков

Алгоритм Random Forest вычисляет важность признаков, что позволяет отбирать наиболее значимые:
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)
importances = model.feature_importances_


4️⃣ Регуляризация с Ridge (L2-регуляризация)

L2-регуляризация помогает уменьшить влияние менее значимых признаков, но не исключает их полностью:
from sklearn.linear_model import Ridge

model = Ridge(alpha=0.1)
model.fit(X, y)


5️⃣ Анализ важности признаков с помощью деревьев решений

Если вы используете алгоритмы на основе деревьев решений, важно учитывать их внутреннюю важность признаков:
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)
importances = model.feature_importances_


📌 Рекомендация: рассмотрите возможность комбинированного использования методов Lasso и RFE для более агрессивного отбора признаков, что может быть полезно, если ваш набор данных содержит множество признаков.

Библиотека дата-сайентиста #буст

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tgoop.com/dsproglib/6420

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

The group’s featured image is of a Pepe frog yelling, often referred to as the “REEEEEEE” meme. Pepe the Frog was created back in 2005 by Matt Furie and has since become an internet symbol for meme culture and “degen” culture. As of Thursday, the SUCK Channel had 34,146 subscribers, with only one message dated August 28, 2020. It was an announcement stating that police had removed all posts on the channel because its content “contravenes the laws of Hong Kong.” Select “New Channel” The creator of the channel becomes its administrator by default. If you need help managing your channel, you can add more administrators from your subscriber base. You can provide each admin with limited or full rights to manage the channel. For example, you can allow an administrator to publish and edit content while withholding the right to add new subscribers. Activate up to 20 bots
from us


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM American