在做lasso 特征筛选后，得到的特征权重图反常，查看特征值发现两组数据中，每个组内该值恒定。数据A:3.00e-16，数据B:3.25394897e-16。请问怎么解释。图:
Lasso 特征筛选的时候，特征权重图反着是怎么回事
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- 2023-03-10 01:55回答 2 已采纳 lasso完还有12个算有一点多，文章一般3-8左右不超两位数，但是12个有5个无生存差异显著那说明可能这12个还不如其他基因。个人建议是多个机器学习交集结果优化挑选基因
- 2021-08-26 17:17回答 1 已采纳 可以使用matplotlib中的annotate对序号标签进行标注。可使用类似如下代码： for i in range(len(df)): plt.annotate(df.id[i],(-4.
- 2021-09-14 13:34回答 1 已采纳 你好，直接利用你已经定义好的scaler归一化方法，就可以啦 scaler.inverse_transform(lasso_pred)
- 2023-08-08 01:38禅与计算机程序设计艺术的博客 在机器学习领域中，特征选择（feature selection）是指在模型训练前对数据集进行分析，选择其中有助于预测目标变量或影响模型性能的特征，去除不相关或冗余的特征，提升模型的泛化能力。而Lasso回归是一种很流行的...
- 2022-04-29 18:44回答 1 已采纳 lasso筛选后的变量可以用来做随机森林分类但是随机森林之前不需要lasso回归筛选变量，因为树模型可以学习到一些特征交叉，有些变量也许单独看不重要（被剔除掉了）但是和其它特征交叉起来就会变成很强的特
- 2022-09-13 14:09回答 2 已采纳 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：岭回归，Lasso回归及弹性网络回归原理及R实现
- 2021-05-26 18:32回答 2 已采纳 参考一下：https://www.zhihu.com/question/36730804，希望对你有帮助
- 2022-10-04 09:48我叫陈叉叉叉叉的博客 1、对特征选择的指标提供计算方法和代码，包括有：相关系数、互信息、KS、IV、L1正则化、单特征模型评分、特征重要度或系数大小、boruta特征评价、递归特征消除排序。2、提供特征选择的方法和代码：前向搜索法、遗传...
- 2023-03-02 22:24回答 1 已采纳 明在使用cv.glmnet函数进行LASSO交叉验证时，出现了一个类型错误，导致无法将数据转换为矩阵。 可能的原因是你的输入数据x或y是字符类型，而不是数值型或矩阵类型。请确保x和y都是数值型或矩阵类
- 2023-02-03 09:54回答 2 已采纳 检查下fit的两个实参
- 2021-09-09 16:49回答 2 已采纳 原值和预测值都与时间保持一一对应，设定时间为横轴，保持date要与pre,acc长度一致，试一试看。
- 2022-11-01 19:26公众号Codewar原创作者的博客 并且也可以将特征选择看作是特征工程的一部分，概念上不纠结，知道是这么回事就好，同时特征工程的整个过程也要结合具体问题具体分析，需要经验，需要背景知识，整个过程也是没有金标准的。可以说这是一项科学与艺术...
- 2022-01-18 13:01回答 2 已采纳 'layout'属性要求是一个字典键值对形式，你传入的是一个列表？取列表第一个元素，就传入了字典参数， [{'title': 'B站动画分区视频排行榜上硬币最多的视频', 'titlefont': {
- 2021-09-30 21:30Datawhale的博客 上个月扫读完《阿里云天池大赛赛题解析》[1]后，看到书中对特征选择的讲述，于是便打算借此机会，系统梳理下各种特征选择方法。如有不足，还望指正。一、背景介绍在处理结构型数据时，特征工程中的特...
- 2022-02-22 10:38我爱Python数据挖掘的博客 一、背景介绍在处理结构型数据时，特征工程中的特征选择是很重要的一个环节，特征选择是选择对模型重要的特征。它的好处[2]在于:● 减少训练数据大小，加快模型训练速度。● 减少模型复杂度，避免过拟合。● 特征数...
- 2019-07-30 07:30ronghuaiyang的博客 作者：Rahul Agarwal ...有很多次，当你创建了很多特征，然后你需要想出减少特征数量的方法。 有时我们最终会使用相关或基于树的方法来找出重要的特性。 我们能让特征选择变得更结构化一点吗？ 本文介绍了在...
- 2023-12-31 00:08小酒馆燃着灯的博客 特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程；如何基于给定数据来发挥更大的数据价值就是特征工程要做的事情会直接影响机器学习的效果。
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