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特征选择：11 种特征选择策略总结！
太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合，而太少的特征会导致模型的拟合不足。将模型优化为足够复杂以使其性能可推广，但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。 请注意，我使用此数据集来演示不同的特征选择策略如何工作，而不是构建最终模型，因此模型性能无关紧要。 11 种策略。 由于这两个特征之间存在关联，我们可以选择删除其中一个。 到目前为止，我已经展示了在实现模型之前应用的特征选择策略。这些策略在第一轮特征选择以建立初始模型时很有用。 向后选择在相反的方向上起作用。模型从包含的所有特征开始并计算误差；然后它消除了一个可以进一步减少误差的特征。重复该过程，直到保留所需数量的特征。
1.8K40编辑于 2022-06-20 - 来自专栏数据派THU
特征选择：11 种特征选择策略总结
来源：DeepHub IMBA本文约4800字，建议阅读10+分钟本文与你分享可应用于特征选择的各种技术的有用指南。 太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合，而太少的特征会导致模型的拟合不足。 将模型优化为足够复杂以使其性能可推广，但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。 “特征选择”意味着可以保留一些特征并放弃其他一些特征。 请注意，我使用此数据集来演示不同的特征选择策略如何工作，而不是构建最终模型，因此模型性能无关紧要。 11 种策略。 由于这两个特征之间存在关联，我们可以选择删除其中一个。 到目前为止，我已经展示了在实现模型之前应用的特征选择策略。这些策略在第一轮特征选择以建立初始模型时很有用。
1.3K30编辑于 2022-05-16 - 来自专栏DeepHub IMBA
特征选择：11 种特征选择策略总结
太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合，而太少的特征会导致模型的拟合不足。将模型优化为足够复杂以使其性能可推广，但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。 请注意，我使用此数据集来演示不同的特征选择策略如何工作，而不是构建最终模型，因此模型性能无关紧要。 11 种策略。 由于这两个特征之间存在关联，我们可以选择删除其中一个。 到目前为止，我已经展示了在实现模型之前应用的特征选择策略。这些策略在第一轮特征选择以建立初始模型时很有用。 向后选择在相反的方向上起作用。模型从包含的所有特征开始并计算误差；然后它消除了一个可以进一步减少误差的特征。重复该过程，直到保留所需数量的特征。
1.2K31编辑于 2022-06-04 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
选择模型2
选择模型 fd_set结构可以把多个套接字连在一起，形成一个套接字集合 typedef struct fd_set{ u_int fd_count;//下面数组的大小 SOCKET fd_array[FD_SETSIZE 当有事件发生的时候，select函数移除fRead中没有未决IO操作的句柄，然后返回 3 比较原来的fdSocket集合，与select处理过的fdRead集合，确定哪些套接字有未决IO并处理这些IO 4 回到2进行选择 sin.sin_family = AF_INET; 9 sin.sin_port = htons(nPort); 10 sin.sin_addr.S_un.S_addr = INADDR_ANY; 11 ); 15 return 0; 16 } 17 //进入监听模式 18 ::listen(sListen,5); 19 20 //select模型处理过程
738100发布于 2018-01-17 - 来自专栏Echo is learning
模型选择评估方法
1、留出法（hold-out） 直接将数据集D分为两个互斥的集合，其中一个作为训练集S，另一个作为测试集T，即$D=S \cup T，S \cap T= \varnothing $，在S上训练出模型后， 训练集 / 测试集窘境 我们希望评估的是用D训练出的模型的性能，但留出法需要一部分数据作为测试数据，不进行模型的训练，这样的话，就出现了训练集 / 测试集窘境： 若令S很大，则训练的模型更加接近 D训练的模型，但是此时T比较小，评估结果可能不够稳定准确； 若令T较大，虽说评估结果更稳定了，但是训练出来的模型和D训练的模型的差别就变大了； 2、交叉验证法（cross validation） 交叉验证法将数据集分成 留一法中实际被评估的模型（S（n-1个数据）训练出来的模型）和期望被评估的模型（D训练出来的模型）非常的接近（因为只少了一个数据），因此，留一法的结果往往被认为比较准确 留一法在训练数据集比较大时，计算的开销是非常大的 （比如100万个数据，就要训练100万个模型（未考虑调参时）） 留一法的估计结果也未必永远比其他评估方法准确（根据没有免费的午餐定理） 注： 没有免费的午餐定理：所有的算法的性能的期望都是一样的！
97620发布于 2018-06-14 - 来自专栏Echo is learning
模型选择评估方法
1、留出法（hold-out） 直接将数据集D分为两个互斥的集合，其中一个作为训练集S，另一个作为测试集T，即$D=S \cup T，S \cap T= \varnothing $，在S上训练出模型后， 训练集 / 测试集窘境 我们希望评估的是用D训练出的模型的性能，但留出法需要一部分数据作为测试数据，不进行模型的训练，这样的话，就出现了训练集 / 测试集窘境： 若令S很大，则训练的模型更加接近 D训练的模型，但是此时T比较小，评估结果可能不够稳定准确； 若令T较大，虽说评估结果更稳定了，但是训练出来的模型和D训练的模型的差别就变大了； 2、交叉验证法（cross validation） 交叉验证法将数据集分成 留一法中实际被评估的模型（S（n-1个数据）训练出来的模型）和期望被评估的模型（D训练出来的模型）非常的接近（因为只少了一个数据），因此，留一法的结果往往被认为比较准确 留一法在训练数据集比较大时，计算的开销是非常大的 （比如100万个数据，就要训练100万个模型（未考虑调参时）） 留一法的估计结果也未必永远比其他评估方法准确（根据没有免费的午餐定理） 注： 没有免费的午餐定理：所有的算法的性能的期望都是一样的！
67930发布于 2018-07-04 - 来自专栏技术圈
模型评估与选择
本文链接：https://blog.csdn.net/qq_27717921/article/details/54808836 在机器学习中，我们应该如何去评估我们的学习模型的学习效果，这自然就涉及到了模型评估与选择的问题 –评估方法 –留出法 –交叉验证法 –自助法 评估方法 我们通过实验测试对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择，我们需要测试集来测试学习器对新样本判别的能力，学习模型在测试集上的 “测试误差”作为学习模型泛化误差的近似。 但是如果让T大一些，S 小一些，那么S和D的差异就打了，对用评估的学习模型是基于S训练出来的，那么我们所评估的学习模型和在D上训练得出的模型差异就打了，降低了评估结果的保真性。 很显然K值的选择很重要，一般K=10,5,20.为了减少样本划分不同而引入的差别，K折交叉验证通常要随机使用不同的划分重复P次，最终的结果是这P次K折交叉验证结果的均值。 ?
64210发布于 2019-08-21 - 来自专栏全栈程序员必看
模型选择–网格搜索
首先使用训练数据训练模型，然后使用交叉验证数据挑选最佳模型，最后使用测试数据测试模型是否完好。 下面举一个训练逻辑回归模型的例子。 假设有四个模型，第一个是一次模型，然后二次，三次，四次模型。 然后使用交叉验证数据计算所有这些模型的F1分数，然后选择F1得分最高的模型，最后使用测试数据确保模型效果完好。 如何选择最佳内核（kernel）和伽马（gamma）组合。 我们使用网格搜索法：即制作一个表格，并列出所有可能的组合，选择最佳组合。 导入 GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV 2.选择参数： 现在我们来选择我们想要选择的参数，并形成一个字典。 parameters = {'kernel':['poly', 'rbf'],'C':[0.1, 1, 10]} 3.创建一个评分机制 (scorer) 我们需要确认将使用什么指标来为每个候选模型评分。
84510编辑于 2022-09-27 - 来自专栏机器人课程与技术
win11更新策略选择
如果激进，选最上面Dev，bug爽翻天，一会蓝牙不稳定，一会APP卡死，一会edge打不开，一会……
29720编辑于 2022-03-21 - 来自专栏机器学习与统计学
Python sklearn模型选择
主要功能如下： 1.classification分类 2.Regression回归 3.Clustering聚类 4.Dimensionality reduction降维 5.Model selection模型选择 Biclustering 双向聚类 4.sklearn.covariance: Covariance Estimators 协方差估计 5.sklearn.model_selection: Model Selection 模型选择 虚拟估计 9.sklearn.ensemble: Ensemble Methods 集成方法 10.sklearn.exceptions: Exceptions and warnings 异常和警告 11 train_size: 同test_size # random_state: int - 随机种子（种子固定，实验可复现） # shuffle - 是否在分割之前对数据进行洗牌（默认True） 5.模型选择 ： 模型流程： # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 模型预测 model.predict(X_test) # 获得这个模型的参数 model.get_params
1.5K21发布于 2019-07-22 - 来自专栏数据派THU
综述：机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择！
本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 虽然上面列出的三个子任务都是为了评估模型的性能，但是它们需要使用的方法是不同的。 我们当然希望尽可能精确地预测模型的泛化性能。然而，本文的一个要点就是，如果偏差对所有模型的影响是等价的，那么偏差性能评估基本可以完美地进行模型选择和算法选择。 图 11：logistic 回归的概念图示。 我们可以把超参数调整（又称超参数优化）和模型选择的过程看作元优化任务。 对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」： 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。
76630编辑于 2023-04-03 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
深度 | 机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择
作者：Sebastian Raschka 翻译：reason_W 编辑：周翔 简介 正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。 在训练集上运行算法时更改超参数的值可能会产生不同的模型。从一组由不同的超参数值产生的模型中寻找最佳模型的过程称为模型选择。下一小节将介绍一个Holdout方法的拓展，该方法可用于模型选择。 ▌3.8 关于模型选择和大型数据集的说明 由于计算成本较低，许多深度学习文献在模型评估时，常常选择three-way holdout方法；很多早期的文献也常常使用这种方法。 ▌3.9 关于模型选择过程中特征选择的说明 注意，如果我们对数据归一化或进行特征选择，我们通常会在k-fold交叉验证循环中执行这些操作，而不是在划分数据之前就将这些步骤应用到整个数据集。 当涉及到模型选择时，如果数据集很大，并且计算效率也是一个问题，则最好选择three-way handout 方法；模型选择的另一个不错的方法是，在一个独立的测试集上使用k-fold交叉验证。
2.9K40发布于 2018-04-26 - 来自专栏IT派
推荐｜机器学习中的模型评价、模型选择和算法选择！
摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。 本文涵盖了用于模型评估和选择的常见方法，比如留出方法，但是不推荐用于小数据集。 因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 留出验证方法 二、Bootstrapping 和不确定性 这章主要介绍一些用于模型评估的高级技术。 首先讨论用来评估模型性能不确定性和模型方差、稳定性的技术。之后介绍交叉验证方法用于模型选择。我们为什么要关心模型评估，存在三个相关但不同的任务或原因。 对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」： 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。
1.7K70发布于 2018-03-27 - 来自专栏深度学习自然语言处理
综述 | 机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择！
---- 选自 Sebastian Raschka，来源：机器之心 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。 因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 虽然上面列出的三个子任务都是为了评估模型的性能，但是它们需要使用的方法是不同的。 我们当然希望尽可能精确地预测模型的泛化性能。然而，本文的一个要点就是，如果偏差对所有模型的影响是等价的，那么偏差性能评估基本可以完美地进行模型选择和算法选择。 图 11：logistic 回归的概念图示。 我们可以把超参数调整（又称超参数优化）和模型选择的过程看作元优化任务。 对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」： 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。
85320编辑于 2022-09-22 - 来自专栏服务器运维日常
ModelScope 模型选择完全指南：根据显卡配置选择合适的 AI 模型
前言 本文档简要介绍了 ModelScope 平台提供的部分 AI 模型，以及如何根据你的显卡配置选择合适的模型，帮助你快速找到适合自己硬件条件的 AI 模型。 本文档的作用 本文档旨在帮助你： 了解 ModelScope 提供的 AI 模型 - 从文本生成、图像生成到视频生成，从语音识别到计算机视觉，全面了解平台支持的模型类型 根据硬件条件选择合适的模型 - AI 模型的方法 适用人群 AI 学习者 - 想要了解和体验各类 AI 模型的能力 个人开发者 - 希望在本地运行 AI 模型，构建个人项目 专业开发者 - 需要选择合适的模型进行产品开发或研究 硬件选购者 到这里你已经全面了解了 ModelScope 平台的模型分类和选择方法。 AI 模型分类：掌握 ModelScope 平台提供的各类 AI 任务和应用场景 ✅ 计算显存需求：根据模型参数量快速估算所需显存大小 ✅ 选择合适的模型：根据自己的显卡配置选择能够流畅运行的模型
2K21编辑于 2026-01-15 - 来自专栏半生瓜のblog
【网络编程】事件选择模型
事件选择模型 windows处理用户行为的两种方式 消息机制 核心：消息队列 处理过程：所有的用户操作，比如点鼠标，按键盘，对软件进行的各种操作…等等，所有操作均依次按顺序被记录，装进一个队列。 异步选择模型就是基于这个消息的。 事件机制 核心：事件集合 处理过程:根据需求我们为用户的特定操作绑定一个事件，事件由我们自己调用API创建，需要多少创建多少。 事件选择模型，就是应用这个。 最大64 WSA_MAXIMUM_WAIT_EVENTS 可以变大，不像select模型，直接就能变大，因为select模型本身就是个数组，直接遍历即可， 比较直接，而事件选择是按照异步来投放，由系统进行管理 事件选择模型——异步 select模型——同步
61600编辑于 2023-05-12 - 来自专栏Coggle数据科学
模型选择之交叉验证
（背景为纪念2018年西安第一场雪） 我们这里介绍两种模型选择的方法，分别是正则化和交叉验证。 如果数据样本量小于一万条，我们就会采用交叉验证来训练优化选择模型。 用训练集来训练模型，用验证集来评估模型预测的好坏和选择模型及其对应的参数。把最终得到的模型再用于测试集，最终决定使用哪个模型以及对应参数。 接着，我们再把样本打乱，重新选择训练集和测试集，继续训练数据和检验模型。最后我们选择损失函数评估最优的模型和参数。 第二种是 ? ，每次随机的选择 ? 份作为训练集，剩下的1份做测试集。当这一轮完成后，重新随机选择 ? 份来训练数据。若干轮（小于 ? ）之后，选择损失函数评估最优的模型和参数。
2K30发布于 2019-09-12 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
机器学习(七)模型选择
1.10模型选择 一个模型可能有很多种情况出现，那么我们如何选择最优的模型呢？ 1.10.1那条曲线拟合效果是最好的？ 通过上述图大家应该能看到，即便我们确定了使用线性回归模型去处理，我们在选择参数的时候也是有很多种情况。 在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？ 这就是我们在机器学习中的“模型选择（model select）”问题，理想的解决方案当然是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小的那个模型。 1.10.5奥卡姆剃刀原则 奥卡姆剃刀原则是模型选择的基本而且重要的原则。 模型是越复杂，出现过拟合的几率就越高，因此，我们更喜欢采用较为简单的模型。
66540编辑于 2023-11-08 - 来自专栏半生瓜のblog
【网络编程】异步选择模型
异步选择模型 逻辑 核心:消息队列，操作系统为每个窗口创建一个消息队列，并且维护，我们想要使用消息队列，那就要创建一个窗口。 第一步：将我们的socket，绑定在一个消息上，并且投递给操作系统。 WSAAsyncSelect 第二步：取消息分类处理， 该模型只能用于windows,windows处理用户操作的核心就是消息队列。但是思想是通用的。 } break; case FD_WRITE: //当客户端成功连接上服务器后，他会先后产生两个消息， //accept和write,同事件选择模型 //与选择模型逻辑相同，事件选择模型基于事件，异步选择模型基于消息队列 //队列是有序的，理论起来操作更方便一些。 总结 事件选择模型和异步选择模型是解决select模型中select()同步阻塞的问题的。 重叠I/O模型和完成端口模型将recv(send)操作变成异步的 ，从而这个网络模型没有阻塞。
60610编辑于 2023-05-12 - 来自专栏ClearSeve
C++11内存模型
最近看了极客时间——《现代C++实战三十讲》中的内存模型与Atomic一节，感觉对C++的内存模型理解还不是很清楚，看了后面的参考文献以及看了一些好的博客，算是基本了解了，根据参考文献整合一下。 Thread-1: Thread-2: x = 100; // A std::cout << x; // B C++11 C++11的内存模型共有6种，分四类。其中一致性的减弱会伴随着性能的增强。 参考链接 【1】C++11中的内存模型上篇 – 内存模型基础 【2】C++11中的内存模型下篇 – C++11支持的几种内存模型 【3】理解 C++ 的 Memory Order 【4】如何理解 C++ 11 的六种 memory order 【5】《现代C++实战三十讲》中的内存模型与Atomic
1K30编辑于 2022-02-11
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