feature-selection

Thư viện Python mã nguồn mở cho kỹ thuật và lựa chọn đặc trưng, tương thích với sklearn.

Cổ phiếu học sâu và học máy đại diện cho các cơ hội đầy hứa hẹn cho cả nhà đầu tư và nhà giao dịch dài hạn lẫn ngắn hạn.

Học máy trong R.

NVTabular là một thư viện tiền xử lý và kỹ thuật đặc trưng dành cho dữ liệu dạng bảng, được thiết kế để thao tác nhanh chóng và dễ dàng với tập dữ liệu quy mô hàng terabyte dùng để huấn luyện hệ thống gợi ý dựa trên deep learning.

Độ quan trọng khi loại bỏ một tính năng (Leave One Feature Out Importance)

EvalML là một thư viện AutoML được viết bằng Python.

Kỹ thuật đặc trưng (Feature engineering) là quá trình sử dụng kiến thức chuyên môn để trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu thô thông qua các kỹ thuật khai thác dữ liệu. Những đặc trưng này có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các thuật toán học máy. Kỹ thuật đặc trưng có thể được coi là chính việc học máy ứng dụng.

Sử dụng các chiến lược kỹ thuật đặc trưng nâng cao và chọn các đặc trưng tốt nhất từ tập dữ liệu của bạn chỉ với một dòng mã. Được tạo bởi Ram Seshadri. Chào đón cộng tác viên.

mRMR (minimum-Redundancy-Maximum-Relevance) để tự động chọn lọc đặc trưng ở quy mô lớn

Gói Python dùng để tinh chỉnh siêu tham số và lựa chọn đặc trưng đồng thời cho các mô hình Gradient Boosting.

Mô hình dự đoán tuyến tính với khả năng tự động hóa kỹ thuật và lựa chọn đặc trưng

Thư viện Python dễ sử dụng với các hàm tùy chỉnh để làm sạch và phân tích dữ liệu.