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R语言机器学习论文（三）：特征提取

news 来源：原创 2025/4/19 6:59:02

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文章目录

    • 介绍
    • 加载R包
    • 数据下载
    • 导入数据
    • 一、数据归一化
    • 二、离散型分类变量的编码
    • 三、筛选特征
    • 四、重要特征
    • 五、输出结果
    • 六、总结
    • 系统信息

介绍

在数据分析和机器学习项目中，经常需要对数据进行预处理以提高模型性能。一种常见的预处理步骤是数据标准化，紧随其后的是通过LASSO方法（最小绝对收缩和选择算子）进行特征筛选。

数据标准化是一种重要的预处理技术，它通过调整数据的尺度使得不同特征之间的数值大小变得可比。标准化通常通过减去均值并除以标准差来实现，这样可以将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。标准化的好处是它可以消除特征之间的尺度差异，使得每个特征在模型训练中具有相同的权重。

在数据经过标准化处理后，我们可以利用LASSO方法来进行特征筛选。LASSO是一种线性回归模型的扩展，它通过向损失函数中添加L1正则化项来实现特征选择和参数收缩。L1正则化项会鼓励模型选择更少的特征，并将不相关或冗余特征的系数压缩至零。

加载R包


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