GBDT中的特征选择与重要性评估

发布时间: 2023-12-16 21:10:04 阅读量: 241 订阅数: 35
# 一、引言 ## 1.1 研究背景 研究背景的具体内容 ## 1.2 目的和意义 目的和意义的具体内容 ## 1.3 文章结构 文章结构的具体内容 ## 二、GBDT简介 2.1 GBDT概述 2.2 GBDT原理 2.3 GBDT的应用领域 ### 三、特征选择方法 #### 3.1 特征选择概述 特征选择是指从原始特征中选择出对目标变量有重要影响的特征,剔除对模型建立无贡献或冗余的特征,从而提高模型的泛化能力和预测性能。 #### 3.2 Filter方法 在特征选择的方法中,Filter方法是一种基于特征之间关系进行评估和排序的方法,不依赖任何具体的模型。常见的Filter方法有方差选择法和相关系数法。 ##### 3.2.1 方差选择法 方差选择法是一种简单直观的特征选择方法,它通过计算各个特征的方差,然后选取方差大于某个阈值的特征作为最终的特征子集。 ##### 3.2.2 相关系数法 相关系数法是通过计算特征与目标变量之间的相关程度,来选择与目标变量具有较强相关性的特征。常用的相关系数包括Pearson相关系数、Spearman相关系数等。 #### 3.3 Wrapper方法 与Filter方法不同,Wrapper方法是一种基于特定机器学习模型性能来选择特征的方法。它是通过构建不同的特征子集,利用这些子集训练模型并评估性能,从而确定最佳特征子集。 ##### 3.3.1 递归特征消除法 递归特征消除法是一种贪婪的消除特征的方法,它通过构建模型并且逐步消除对模型影响较小的特征,最终得到最佳特征子集。 ##### 3.3.2 基于模型的特征选择法 基于模型的特征选择法是指利用特定的机器学习模型,通过模型自身的性能指标来选择对模型性能影响较大的特征。 #### 3.4 Embedded方法 Embedded方法是指将特征选择过程和模型训练过程相结合,通过正则化等方法,直接在模型训练的过程中进行特征选择。 ##### 3.4.1 L1正则化 L1正则化是一种常用的Embedded方法,它可以通过对模型的损失函数加上L1范数惩罚项,从而使得部分特征的系数变为零,达到特征选择的目的。 ##### 3.4.2 GBDT的特征选择方法 GBDT作为一种集成学习方法,在模型训练的过程中具有较强的特征选择能力,通过分裂特征节点来评估特征的重要性,实现了特征选择与模型训练的结合。 ## 四、GBDT中的特征选择 在GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)模型中,特征选择是一项关
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