硬投票分类器的特征选择
binsel的Python项目详细描述
桶
硬投票分类器的特征选择
目录
安装
binselgit repo可用作PyPi package
pip install binsel
用法
检查笔记本的^{
算法
任务是从许多二进制特性池中选择例如n_select=3二进制特性。
这些二值特征可能是对二值分类器的预测。
然后将所选的二进制特征组合成一个硬投票分类器
投票分类器应具有以下属性
- 每个投票者（二进制特性）都应该与目标变量高度相关
- 选定的二进制特征应不相关。
算法的工作原理如下
- 通过引导生成多个相关矩阵（请参见^{
} ）。这包括corr(X_i, X_j)以及corr(Y, X_i)计算同时存储oob样本以供评估。 - 对于每个相关矩阵…
a.预先选择具有最高
abs(corr(Y, X_i))估计值的i*（例如，选择n_pre=?最高绝对相关性） b.切片相关矩阵corr(X_i*, X_j*)，找出n_select=?特征的最小相关组合。（见^{} ） c.使用选定的n_select=?二进制功能计算硬投票者的包外（oob）性能（请参见步骤1）。 - 选择具有最佳oob性能的二进制特征组合作为最终模型。
命令
- 检查语法：
flake8 --ignore=F401 - 运行单元测试：
python -W ignore -m unittest discover - 删除
.pyc文件：find . -type f -name "*.pyc" | xargs rm - 删除
__pycache__文件夹：find . -type d -name "__pycache__" | xargs rm -rf - 用绳线上传到pypi：
python setup.py sdist && twine upload -r pypi dist/*
支架
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贡献
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