Telegram Group & Telegram Channel
🔍 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



tg-me.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:
tg-me.com/dsproglib/6420

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Traders also expressed uncertainty about the situation with China Evergrande, as the indebted property company has not provided clarification about a key interest payment.In economic news, the Commerce Department reported an unexpected increase in U.S. new home sales in August.Crude oil prices climbed Friday and front-month WTI oil futures contracts saw gains for a fifth straight week amid tighter supplies. West Texas Intermediate Crude oil futures for November rose $0.68 or 0.9 percent at 73.98 a barrel. WTI Crude futures gained 2.8 percent for the week.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from in


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