scikit-feature 是一个蛮强大的 Python 功能选择库,专为那些做机器学习的开发者设计。它基于 scikit-learn、Numpy 和 Scipy 三个开源工具包,了大约 40 种功能选择算法,包括传统方法以及一些比较创新的结构特征和流特征选择算法。说到它的优势,是算法种类丰富,能覆盖不同需求,适合做算法对比研究。它的设计目标其实就是让研究人员和开发者在实现新算法时,能快速验证效果。至于安装,Linux 用户只要通过命令python setup.py install
就行,挺。对了,如果你做特征选择的研究或开发,scikit-feature 这个库可以大大提升效率,毕竟它帮你省去了多从头做起的麻烦。
scikit-feature Python功能选择库
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Scikit-feature 是由亚利桑那州立大学数据挖掘和机器学习实验室开发的 Python 开放源代码库(GNU通用公共许可证v2.0)。该库为特征选择提供了广泛的支持,是一个集成研究、比较、评估的应用平台。其核心目的是共享在特征选择领域广泛使用的算法,方便研究人员和从业人员对新算法进行实证评估。\
由于项目开发的暂时停止和 scikit-learn 的更新,库中的一些模块可能已贬值。若恢复更新,开发者将会评估是否将此分叉项目重新集成到原始项目中。\
分叉的项目信息:项目站点\
原始 scikit-feature 项目信息:项目站点\
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选择操作也有提,像max()、min()这些常用函数没少出现,还有heapq模块的nlargest()和nsmallest(),前几大(小)个元素挺方便,效率也不错。
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