目前在用机器学习算法解决一个多分类问题，手动提的特征，20多维。有两个类别总是被错误分类成对方，尝试了随机森林、KNN、决策树、XGBoost都是一样的效果。输出特征重要程度feature_importances，发现有一维特征，我认为应该是这两类最关键的区分特征，但是特征重要性却很低，请问这是什么原因？能用什么方法干预吗，比如手动调整特征权重？
求大佬指点
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bj_0163_bj 2020-12-24 16:37关注就是特征值这两个类的占比。比如特征值等于1 ，a类占比多少，b类占比多少 。这两个占比区分度越大，对目标值越有可能高权值
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- 2020-12-22 17:33回答 11 已采纳 就是特征值这两个类的占比。比如特征值等于1 ，a类占比多少，b类占比多少 。这两个占比区分度越大，对目标值越有可能高权值
- 2023-01-04 20:38回答 3 已采纳 当数据特征的量级差别很大的时候，通常会使用归一化来解决这个问题。归一化的方法有很多，比如将数值缩放到固定范围内，比如 [-1, 1]；或者将数值缩放到 [0, 1] 区间内。这种方法可以让所有的特征在
- 2023-01-04 04:04回答 2 已采纳 （1） 特征值是列表，如何构造输入取决于特征值的属性。如果列表中每一项元素有明确的属性，原则上可以展开为 特征向量。（2）你的问题中列表长度不同，就要搞清楚列表元素到底是什么，才能考虑如何构造输入。（
- 2023-03-18 21:12hello wolrd的博客 特征选择
- 2022-03-29 20:00回答 1 已采纳 我觉得可能是数据的问题。我之前做叶绿素，验证集也是一直低于训练，但是这是没问题的，可能是数据量太小的缘故，但是我那个数据量提升也还是验证loss低于训练
- 2022-09-15 19:25回答 1 已采纳 课程： 台大林轩田：《机器学习基石》、《机器学习技法》 台大李宏毅：《深度学习》 李沐：《动手学深度学习》 书籍： 李航：《统计学习方法》（简称：蓝皮书） 周志华：《机器学习》（简称：西瓜书
- 2023-02-14 23:33回答 3 已采纳 数据清洗，用正则匹配清洗掉就行了。或者读数据时用a.startswith('>Negative')判断下。
- 2022-04-27 13:24机器学习作为人工智能的核心，是赋予计算机智能的根本途径。机器学习模 拟人类的学习行为，能够通过学习已有的知识并重新组织已有的知识结构来不断 改善自身的学习能力，从而更高效地学习新的知识。在如今的大数据...
- 2022-09-24 21:21回答 1 已采纳 如果你的数据集够多，可以用网络训练。但听你的描述，感觉大概是非线性规划，就是有目标方程和多种目标条件限制，比如说求利润最大，里面要考虑运输成本，人的行为博弈，还有人数安排。我推荐你可以先看看一些启发式
- 2022-10-25 13:23回答 1 已采纳 data是个表啊for word in data:word是个行吗？
- 2023-01-15 09:39回答 5 已采纳 直接在你的虚拟环境运行脚本，你那个报错是pycharm没有识别虚拟环境下的安装包而已
- 2021-04-12 17:30GoAI的博客 机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
- 2022-11-11 15:51回答 4 已采纳 机器学习的一般分类为:监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。很多东西可以cv出来，但是业务不一样，怎么整合你的业务，就是技术问题了。
- 2023-10-13 11:46109702008的博客 【AI】了解人工智能、机器学习、神经网络、深度学习。
- 2022-07-13 14:32weixin_45846711的博客 本文主要介绍了人工智能、机器学习、深度学习三个方面的一些基础理论，是在学习过程中的一些总结。
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