结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法
作者:Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的。通常情况下,我们经常不管...
这些方法助力Python开发者提高效率
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两种方法,获取磁盘剩余空间--PYTHON
import ctypes import os import platform import sys def get_free_space_mb(folder): """ Return folder/drive free space (in bytes) """ if platform.system() == 'Windows': free_bytes...
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