皮尔逊系数,pima数据集,特征选取
时间: 2023-07-06 08:32:05 浏览: 105
Python数据分析实践:特征选择.pdf
皮尔逊相关系数可以用来衡量两个变量之间的线性相关程度,但对于非线性关系的变量,它的效果不佳。在使用皮尔逊相关系数前,最好先进行数据探索,观察特征之间的关系是否呈现线性关系。
Pima Indians Diabetes Dataset 是一个经典的机器学习数据集,它包含了 8 个特征,其中 7 个是用来预测一个人是否患有糖尿病的,另外一个特征是输出变量,用来表示患有糖尿病的概率。
在进行特征选取时,可以考虑以下几种方法:
1. 相关性分析:使用皮尔逊相关系数或者其他相关系数,对每个特征与输出变量之间的相关性进行分析,选择与输出变量相关性比较高的特征。
2. 特征重要性分析:使用决策树模型或者随机森林模型,通过分析每个特征在模型中的重要性,选择重要性比较高的特征。
3. 正则化方法:使用 L1 正则化或者 L2 正则化等方法,对特征进行惩罚,使得一些不重要的特征系数变为 0,从而实现特征选取。
需要注意的是,特征选取并不是一个一劳永逸的过程,需要根据具体问题和数据集进行调整和优化。
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