文件名称:
稳定性选择：与scikit-learn兼容的稳定性选择实现-源码
开发工具:
文件大小: 40kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：稳定性选择-兼容scikit-learn的稳定性选择实现
稳定性选择是稳定性选择特征选择算法的Python实现，最早由提出。
稳定性选择的思想是通过生成数据的自举样本，将更多的噪声注入原始问题，并使用基本特征选择算法（例如LASSO）来找出哪些特征在每个采样版本的数据中都很重要。 然后汇总每个自举样本的结果，以计算数据中每个特征的稳定性得分。 然后可以通过为稳定性评分选择合适的阈值来选择特征。
安装
要安装模块，请克隆存储库
git clone https://github.com/scikit-learn-contrib/stability-selection.git
在安装模块之前，您将需要numpy ， matplotlib和sklearn 。 分别安装这些模块，或使用requirements.txt文件安装：
pip install -r requirements.txt
并在项目目录中执行以下命令以安装stability-selection ：
python setup.py install
文档和算法详细信息
有关模块的详细信息，请参见；有关算法的详细信息，请参
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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