过滤式特征选择

Ⅰ 特征工程到底是什么

在嵌入式特征选择中，特征选择算法本身作为组成部分嵌入到学习算法里。最典型的即决策树算法，如ID3、C4.5以及CART算法等，决策树算法在树增长过程的每个递归步都必须选择一个特征，将样本集划分成较小的子集，选择特征的依据通常是划分后子节点的纯度，划分后子节点越纯，则说明划分效果越好，可见决策树生成的过程也就是特征选择的过程。过滤式特征选择的评价标准从数据集本身的内在性质获得，与特定的学习算法无关，因此具有较好的通用性。通常选择和类别相关度大的特征或者特征子集。过滤式特征选择的研究者认为，相关度较大的特征或者特征子集会在分类器上可以获得较高的准确率。过滤式特征选择的评价标准分为四种，即距离度量、信息度量、关联度度量以及一致性度量。

Ⅱ THC是什么意思CFS费用是什么意思

THC即Terminal Handling Charges (码头处理费)的缩写，是指由船公司向交货人或收货人收取的费用，用以抵偿船公司在装货港或目的港需要支付给码头或者中间作业经营者的货柜码头装卸费用及其他有关处理货物的费用。THC可分成装货港的THC和目的港的THC。

CFS是集装箱货运站（CONTAINER FREIGHT STATION）是处理拼箱货的场所，集装箱货运站的使用费用，它办理拼箱货的交接，配载积载后，将箱子送往CY(Container Yard， 集装箱（货柜）堆场)，并接受CY交来的进口货箱，进行拆箱，理货，保管，最后拨给各收货人。同时也可以按承运人的委托进行铅封和签发场站收据等业务。CFS的费用，通常是以一个立方多少来计算的。

(2)过滤式特征选择扩展阅读：

THC按起运港和目的港不同可划分为OTHC（Origin Terminal Handling Charge，起运港码头操作费）和DTHC（Destination Terminal Handling Charge，目的港码头操作费）两种。出口到美国的货物没有DTHC。

2010 1月1号开始，船公司会进一步增加THC 的收费，部分船公司收费已经发出通知，例如COSCO。

THC费用、ORC费用法律提示:

1. 无论FOB还是CFR情况下，装货港的THC/ORC费用均由卖方承担，中国供应商在报价时必须考虑该价格因素。

2. 认为FOB情况下，买方承担运费就必然承担THC或者ORC的观点是失当的。该观点是对THC费用性质及FOB条款涵义的误解所造成的，中国供应商应予注意。

3. 认为CFR情况下，卖方必然承担卸货港的驳运费、码头费用的观点也是失当的。卖方可以通过在运输合同中排除承担，以及在买卖合同中约定由买方承担，而实现自身的免责。所以，CFR条件下，卖家需要注意的问题是，运输合同由卖方签订，船公司往往在格式条款中要求卖家承担目的港的码头费用，若卖方不拟承担该费用，应在运输合同中排除;若船公司的格式合同不容更改，则应在买卖合同中约定由买方补偿该费用。

4. 上述关于THC和ORC费用的承担适用于买卖双方仅约定FOB或CFR条件，且没有对THC和ORC作出特别约定的情形，事实上，对于THC和ORC的承担，买卖双方是可以通过买卖合同另行约定，且该另行之约定较FOB或CFR条件有优先效力。

Ⅲ 过滤器如何进行选型

不同类型过滤器对去除灌溉水中不同污物的有效性不同，过滤器可以根据它们对各种污内物的有效过滤程度容来选择（表5）。对于具有相同过滤效果的不同过滤器来说，选择的依据主要考虑价格高低。

表5过滤器的类型选择

注：控制过滤器指田间二级过滤器。A为第一选择方案、B为第二选择方案、C为第三选择方案。

Ⅳ 特征选择中封装方法和过滤方法的区别

大体讲一般分为封装式和滤波式两种，区别是封装式的是以分类器的性能作为评价准则。所以封装式的方法通用性比较差，而且计算量大，但好处就是获得的分类效果好。与之对比的是滤波式的方法，滤波式的一般从特征的结构性出发，计算量小，效率高，速度快，通用性好，但是获得的分类精度不稳定。

Ⅳ 数据分析模型创建环节中数据过滤条件及原因

摘要 1. 数据预处理，

Ⅵ 粗糙集属于过滤式特征选择算法吗

B. 等产量曲线向右下方倾斜C. 等产量曲线有无数多条，其中每一条代表一个产值，并且离原点越远，代表的产量越大D. 等产量曲线互不相交

Ⅶ 人工智能语言中的循环怎么使用的呢

for循环是很多开发语言中最常用的一个循环。它可以大大提高代码的运行速度，简化逻辑代码，非常适用。
首先：for 有两种形式：一种是数字形式，另一种是通用形式。
数字形式的 for 循环，通过一个数学运算不断地运行内部的代码块。 下面是它的语法：
stat ::= for Name ‘=’ exp ‘,’ exp [‘,’ exp] do block end
block 将把 name 作循环变量。 从第一个 exp 开始起，直到第二个 exp 的值为止， 其步长为第三个 exp 。 更确切的说，一个 for 循环看起来是这个样子
for v = e1, e2, e3 do block end
注意下面这几点：
其次：所有三个控制表达式都只被运算一次， 表达式的计算在循环开始之前。 这些表达式的结果必须是数字。
var，limit，以及 step 都是一些不可见的变量。 这里给它们起的名字都仅仅用于解释方便。
如果第三个表达式（步长）没有给出，会把步长设为 1 。
你可以用 break 和 goto 来退出 for 循环。
循环变量 v 是一个循环内部的局部变量； 如果你需要在循环结束后使用这个值， 在退出循环前把它赋给另一个变量。
通用形式的 for 通过一个叫作 迭代器 的函数工作。 每次迭代，迭代器函数都会被调用以产生一个新的值， 当这个值为 nil 时，循环停止。
注意以下几点：
explist 只会被计算一次。 它返回三个值， 一个 迭代器 函数， 一个 状态， 一个 迭代器的初始值。
f， s，与 var 都是不可见的变量。 这里给它们起的名字都只是为了解说方便。
你可以使用 break 来跳出 for 循环。
环变量 var_i 对于循环来说是一个局部变量； 你不可以在 for 循环结束后继续使用。 如果你需要保留这些值，那么就在循环跳出或结束前赋值到别的变量里去。

var，limit，以及 step 都是一些不可见的变量。 这里给它们起的名字都仅仅用于解释方便。
如果第三个表达式（步长）没有给出，会把步长设为 1 。
你可以用 break 和 goto 来退出 for 循环。
循环变量 v 是一个循环内部的局部变量； 如果你需要在循环结束后使用这个值， 在退出循环前把它赋给另一个变量。
通用形式的 for 通过一个叫作 迭代器 的函数工作。 每次迭代，迭代器函数都会被调用以产生一个新的值， 当这个值为 nil 时，循环停止。
注意以下几点：
explist 只会被计算一次。 它返回三个值， 一个 迭代器 函数， 一个 状态， 一个 迭代器的初始值。
f， s，与 var 都是不可见的变量。 这里给它们起的名字都只是为了解说方便。
你可以使用 break 来跳出 for 循环。
环变量 var_i 对于循环来说是一个局部变量； 你不可以在 for 循环结束后继续使用。 如果你需要保留这些值，那么就在循环跳出或结束前赋值到别的变量里去。

Ⅷ 机器学习入门报告之 解决问题一般工作流程

机器学习入门报告之 解决问题一般工作流程
对于给定的数据集和问题，用机器学习的方法解决问题的工作一般分为4个步骤：
一． 数据预处理
首先，必须确保数据的格式符合要求。使用标准数据格式可以融合算法和数据源，方便匹配操作。此外还需要为机器学习算法准备特定的数据格式。
然后，直接得到的数据集很少可以直接使用，可能有以下原因：
1. 样本某些属性缺失
2. 某些样本未标记
3. 样本属性过多
4. 没有分出训练集和测试集
5. 不同类别训练样例比例相差太大
对于1，2这样的情况，在该类样本数较少的情况下一般通过删除该类无效样本来清洗数据。
对于3
·过多的特征可能误导学习器
·更多的特征意味着更多的参数需要调整，过拟合的风险加大
·数据的可视化要求维度不高于3
·维度越少训练越快，可尝试的东西越多，能得到更好地效果
·数据的维度可能虚高。
解决方法就是降维，降维分为特征选择法和特征抽取法。
特征选择法：
所谓特征选择，就是选择样本中有用、跟问题相关的特征。事实上并不一定样本的所有属性对具体问题都是有用的，通过一定的方法选择合适的特征可以保证模型更优。常用的方法大致分三类：过滤式、包裹式和嵌入式。
特征抽取法：
特征抽取试图将原始特征空间转换成一个低维特征空间而不丢失主要信息。无法使用选择方法来删除特征，而特征又太多的时候，这种方法很有效。我们可以通过主成分分析PCA和线性判别式分析和多维标度法来验证。
对于4，为了方便训练和验证模型好坏，数据集一般会以9：1或者其他合适比例（比例选择主要基于实际问题）分为测试集和验证集。如果给定的数据集只是已经标记好的样本，那么划分时必须保证数据集和测试集的分布大致均匀。
对于5，即类别不均衡问题，处理的一个基本策略是—再缩放。
二． 选定算法
一种方式是根据有没有标记样本考虑。
如果是有标记样本，可以考虑有监督学习，反之则是无监督学习。
无监督学习方法主要是聚类。随机选定几个样本，通过一定的算法不停迭代直至收敛或者达到停止条件，然后便将所有样本分成了几类。
对有监督学习而言，根据最终所需要的输出结果
如果是分类问题，可以参考的模型有线性回归及其非线性扩展、决策树、神经网络、支持向量机SVM、规则学习等
如果是回归问题，可以认为是分类的连续形式，方法便是以上模型的变种或扩展
如果涉及到概率，可以参考的有神经网络、贝叶斯、最大似然、EM、概率图、隐马尔科夫模型、强化学习等
三． 训练算法
将格式化数据输入到算法，从中抽取知识或信息。这里的得到的知识需要存储为计算机可以处理的格式，方便后续使用。
四． 性能评估和优化
如果要评估训练集和测试集的划分效果，常用的有留出法、交叉验证法、自助法、模型调参等
如果模型计算时间太长，可以考虑剪枝
如果是过拟合，则可通过引入正则化项来抑制（补偿原理）
如果单个模型效果不佳，可以集成多个学习器通过一定策略结合，取长补短（集成学习）

Ⅸ CFS的特征选择算法

基于关联规则的特征选择算法（correlation-based feature selection），是一种经典的过滤器模式的特征选择方法。源自论文“correlation-based feature selection for discrete and numeric class machine learning”，启发地对单一特征 对应于每个分类的作用进行评价，从而得到最终的特征子集。特别地，特征必须是离散的随机变量，如果是数值型变量，需要首先执行指导的离散化方法来进行离散化特征。