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yulin2016

新虫 (小有名气)

[交流] 特征选择中的交叉验证 已有2人参与

急急急！有一个疑问，现在有一个数据，对数据做特征选择！有两种做法：1 对全部数据进行不同的特征选择算法，然后进行交叉验证 2 先把数据集分成训练集和测试集，然后对每一组训练集进行不同特征选择算法，再进行建模  哪种方法好啊？可不可以用第一种啊，因为比较方便，我只是想比较特征选择算法好坏
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1楼 2017-01-11 21:37:32
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yulin2016

新虫 (小有名气)
dd
2楼2017-01-12 09:40:46
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yuanmd

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然后进行交叉验证  这句话没弄懂。其实很多多特征选择算法也用 grid 方法，虽然不太合理。

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梦想总是要有的，万一实现了呢？
3楼2017-01-12 10:03:48
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yulin2016

新虫 (小有名气)
引用回帖:
3楼: Originally posted by yuanmd at 2017-01-12 10:03:48
然后进行交叉验证  这句话没弄懂。其实很多多特征选择算法也用 grid 方法，虽然不太合理。

重新问一下，特征选择算法是只用在训练集上，还是在没有划分训练集和测试集之前作用在原始数据集上？还是两种都可以？另外，您说的那个grid方法我也不太理解，您是做特征选择的吗？
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4楼2017-01-12 10:13:44
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yulin2016

新虫 (小有名气)
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3楼: Originally posted by yuanmd at 2017-01-12 10:03:48
然后进行交叉验证  这句话没弄懂。其实很多多特征选择算法也用 grid 方法，虽然不太合理。

因为我是做互信息特征选择，不是lasso的
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5楼2017-01-12 10:14:59
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yuanmd

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4楼: Originally posted by yulin2016 at 2017-01-12 10:13:44
重新问一下，特征选择算法是只用在训练集上，还是在没有划分训练集和测试集之前作用在原始数据集上？还是两种都可以？另外，您说的那个grid方法我也不太理解，您是做特征选择的吗？...

看你做分类还是聚类，聚类的话不用拆分数据，分类的话就需要分为测试和训练。

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梦想总是要有的，万一实现了呢？
6楼2017-01-12 11:34:30
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yulin2016

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6楼: Originally posted by yuanmd at 2017-01-12 11:34:30
看你做分类还是聚类，聚类的话不用拆分数据，分类的话就需要分为测试和训练。
...

分类啊，但是我问师兄，他说他就没拆，在论文里说清楚了就行！因为没拆跑数据比较快，不知道对不对
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7楼2017-01-12 11:40:28
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yuanmd

至尊木虫 (知名作家)

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5楼: Originally posted by yulin2016 at 2017-01-12 10:14:59
因为我是做互信息特征选择，不是lasso的...

基于互信息的我不太清楚，我只了解基于稀疏表示的。

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8楼2017-01-12 13:17:39
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yuanmd

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7楼: Originally posted by yulin2016 at 2017-01-12 11:40:28
分类啊，但是我问师兄，他说他就没拆，在论文里说清楚了就行！因为没拆跑数据比较快，不知道对不对...

没拆？选出来后再分训练和测试吗？

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梦想总是要有的，万一实现了呢？
9楼2017-01-12 13:18:18
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yuanmd

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4楼: Originally posted by yulin2016 at 2017-01-12 10:13:44
重新问一下，特征选择算法是只用在训练集上，还是在没有划分训练集和测试集之前作用在原始数据集上？还是两种都可以？另外，您说的那个grid方法我也不太理解，您是做特征选择的吗？...

我只是看过一段时间的特征选择，聚类倒是全部训练，分类感觉只能在训练数据上进行吧？

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10楼2017-01-12 13:19:59
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