使用caret包中的rfe实现 library(caret) library(randomForest)# 参数 data.class_path <- D:\\Merged31.csv # 输入文件路径 save_path <- D:\\Merged31_select.csv # 输出文件路径 label_name <- Class.name.0.0. # 标签列名 label_delete <- unclassified …

YOLOv5中添加多尺度特征提取模块Scale-Aware RFE Model Scale-Aware RFE Model 该模块来自于论文&#xff1a;YOLO-FaceV2 RFEM的结构很简单&#xff0c;该结构使用了三个不同空洞率&#xff08;1、2、3&#xff09;的空洞卷积提取特征以提取多尺度信息&#xff1b;此外&…

絮叨两句: 博主是一名数据分析实习生,利用博客记录自己所学的知识,也希望能帮助到正在学习的同学们 人的一生中会遇到各种各样的困难和折磨&#xff0c;逃避是解决不了问题的&#xff0c;唯有以乐观的精神去迎接生活的挑战 少年易老学难成&#xff0c;一寸光阴不可轻。 最喜欢的…

背景 在数据仓库建设初期&#xff0c;比较完善的数据产品一般是以报表的形式存在的。 通常这些报表的内容也代表着业务部门以及上级对于业务的关注点&#xff0c;同时也间接体现出此类数据报表的价值。 而建设数据仓库可以将此类高价值的报表作为切入点&#xff0c;降低沟通…

零基础入门转录组数据分析——机器学习算法之SVM-RFE&#xff08;筛选特征基因&#xff09; 目录 零基础入门转录组数据分析——机器学习算法之SVM-RFE&#xff08;筛选特征基因&#xff09;1. SVM-RFE基础知识2. SVM-RFE&#xff08;Rstudio&#xff09;——代码实操2. 1 数据…

写在前面&#xff1a; 首先感谢兄弟们的订阅&#xff0c;让我有创作的动力&#xff0c;在创作过程我会尽最大能力&#xff0c;保证作品的质量&#xff0c;如果有问题&#xff0c;可以私信我&#xff0c;让我们携手共进&#xff0c;共创辉煌。 路虽远&#xff0c;行则将至&#…

RFE基本概念 是一种基于用户普通行为&#xff08;非转化或交易行为&#xff09;的用户活跃度模型&#xff0c;主要用于评估和分析用户的活跃度和价值。它类似于RFM模型&#xff0c;但更侧重于用户的页面互动度。 &#xff08;用户活跃度、用户价值度的分析在数据分析师的日常…

一、简介 在机器学习中&#xff0c;特征选择是一个关键问题&#xff0c;其目的是从数据集中选择出最具代表性和相关性的特征&#xff0c;以提高模型的预测能力并减少计算成本。特征选择在医疗领域尤为重要&#xff0c;因为它可以帮助优化疾病预测模型并辅助临床决策。本文引入乳…

点击上方 “AI派 ”&#xff0c; 选择“ 设为星标 ” 最新分享&#xff0c;第一时间送达&#xff01; 来源&#xff1a; AI开发者 简介 据《福布斯》报道&#xff0c;每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后&#xff0c;可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析&…

递归特征消除&#xff08;Recursive Feature Elimination&#xff0c;RFE&#xff09;是一种特征选择方法&#xff0c;它通过迭代地训练模型并剔除不重要的特征&#xff0c;直到达到预设的特征数量为止。 一、RFE的详细步骤和特点 初始化&#xff1a;首先&#xff0c;使用所有…

目录 一、递归特征消除法介绍 二、方法介绍 三、导入数据并选择模型 (一)导入数据 (二) 递归特征消除需要选择模型吗 四、RFE方法进行递归特征消除法 五、RFECV方法进行递归特征消除法(建议使用这种方法) 即交叉验证递归特征消除法 (一)参数介绍 (二)python使用RFECV…

文章目录 特征递归消除法 Recursive feature elimination&#xff08;RFE&#xff09;RFE的基本计算过程RFE在sklearn中的实现基于RFE计算过程的特征筛选 特征递归消除法 Recursive feature elimination&#xff08;RFE&#xff09; RFE的基本计算过程 RFE是一种基于模型训练…

sklearn学习——递归特征消除法&#xff08;RFE&#xff09; 1 作用 消除特征之间的冗余&#xff0c;选取最优特征组合。降低特征维数。 2 步骤 将筛选的k个特征作为初始特征子集输入到随机森林分类器中&#xff0c;计算得到每个特征的重要性&#xff0c;并利用交叉验证方法…

pytorch统计模型参数量可以使用param.numel()来实现，接下来的这篇文章我们就来看看到底怎么实现吧。 param.numel() 返回param中元素的数量 统计模型参数量 num_params = sum(param.numel() for param in net.parameters()) print(num_params) 补充：Pytorch 查看模型参数…

本文重点 Tensor张量有一些常用的属性&#xff0c;我们可以通过这些基本的属性判断张量的类型&#xff0c;维度&#xff0c;以及元素个数&#xff0c;本节课程我们将对tensor属性进行简单的介绍。 代码 import torch import numpy as np atorch.Tensor(2,3,4) print(a) prin…

torch.numel用于统计张量中元素的个数 t torch.randn((2,3,4)) t.numel()

本文解释简单给一个模型列子记录如何计算该模型参数量与模型显存占用情况&#xff0c;该文直接调用torchvision库的模型文件构建模型model&#xff0c;在使用parameters()函数遍历&#xff0c;并在遍历情况下使用numel()函数记录模型参数量与显存占用。 代码如下&#xff1a; …

【pytorch】numel 函数用法说明 - 知乎 (zhihu.com)

一. torch.numel()函数解析 1. 官网链接 torch.numel()&#xff0c;如下图所示&#xff1a; 2. torch.numel()函数解析 torch.numel(input) → int返回输入张量中元素的总数。 3. 代码举例 a1 torch.randn(1, 2, 3, 4, 5) b torch.numel(a1)#输入元素总数为1x2x3x4x51…

从前台往后台转,不知道如何有效率的上手后台的东西,只能见一个问题解决一个问题了,先从服务器开始吧. 网上的童鞋们大都没有使用新出的weblogic12,我下了这个最新的,研究试试吧. 官网下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/middleware/weblogic/downloads/index.html …