所以，故事是這樣的——我最近完成了莊教授的一項學(xué)校作業(yè)，其中涉及一種非常酷的演算法，稱為增量關(guān)聯(lián)馬可夫毯子（IAMB） 。現(xiàn)在，我沒有數(shù)據(jù)科學(xué)或統(tǒng)計學(xué)的背景，所以這對我來說是新領(lǐng)域，但我喜歡學(xué)習(xí)新東西。目標(biāo)？使用 IAMB 選擇資料集中的特徵並查看它如何影響機(jī)器學(xué)習(xí)模型的效能。
我們將回顧 IAMB 演算法的基礎(chǔ)知識，並將其應(yīng)用於 Jason Brownlee 資料集中的 Pima Indians Diabetes Dataset。該數(shù)據(jù)集追蹤女性的健康數(shù)據(jù)，包括她們是否患有糖尿病。我們將使用IAMB來找出哪些特徵（例如BMI或血糖值）對於預(yù)測糖尿病最重要。
什麼是IAMB演算法，為什麼要使用它？
IAMB 演算法就像一個朋友，可以幫助您清理謎團(tuán)中的嫌疑犯清單 - 它是一種特徵選擇方法，旨在僅挑選出對預(yù)測目標(biāo)真正重要的變數(shù)。在本例中，目標(biāo)是某人是否患有糖尿病。
- 正向階段：加入與目標(biāo)強(qiáng)相關(guān)的變數(shù)。
- 向後階段：刪除那些沒有真正幫助的變量，確保只留下最關(guān)鍵的變數(shù)。
簡單來說，IAMB 僅選擇最相關(guān)的特徵來幫助我們避免資料集中的混亂。當(dāng)您想讓事情變得簡單、提高模型效能並加快訓(xùn)練時間時，這尤其方便。
資料來源： 大規(guī)模馬可夫毯子發(fā)現(xiàn)演算法
這是什麼阿爾法事物，為什麼它很重要？
這就是 alpha 的用武之地。在統(tǒng)計學(xué)中，alpha (α) 是我們設(shè)定的閾值，用於決定什麼算是「具有統(tǒng)計顯著性」。作為教授指示的一部分，我使用了 0.05 的 alpha，這意味著我只想保留與目標(biāo)變數(shù)隨機(jī)關(guān)聯(lián)的機(jī)率小於 5% 的特徵。因此，如果某個特徵的 p 值 小於 0.05，則表示與我們的目標(biāo)有強(qiáng)烈的、具有統(tǒng)計顯著性的關(guān)聯(lián)。
透過使用這個 alpha 閾值，我們只關(guān)注最有意義的變量，忽略任何未通過「顯著性」測試的變數(shù)。它就像一個過濾器，保留最相關(guān)的特徵並剔除噪音。
動手實作：在皮馬印第安人糖尿病資料集上使用IAMB
設(shè)定如下：皮馬印第安人糖尿病資料集具有健康特徵（血壓、年齡、胰島素水平等）和我們的目標(biāo)，結(jié)果（是否有人患有糖尿病）。
首先，我們載入資料並檢查：
實施 Alpha = 0.05 的 IAMB
這是我們的 IAMB 演算法的更新版本。我們使用 p 值 來決定保留哪些特徵，因此只選擇那些 p 值小於我們的 alpha (0.05) 的特徵。
當(dāng)我運(yùn)行此程序時，它為我提供了詳細(xì)的功能列表，IAMB 認(rèn)為這些功能與糖尿病結(jié)果最密切相關(guān)。此列表有助於縮小我們建立模型所需的變數(shù)範(fàn)圍。
測試IAMB選擇的特徵對模型效能的影響
一旦我們選擇了特徵，真正的測試就會將模型性能與所有特徵與IAMB選擇的特徵進(jìn)行比較。為此，我使用了一個簡單的高斯樸素貝葉斯模型，因為它很簡單並且在機(jī)率方面表現(xiàn)良好（這與整個貝葉斯氛圍相關(guān)）。
這是訓(xùn)練和測試模型的程式碼：
結(jié)果
比較如下：
僅使用IAMB選擇的功能可以略微提高準(zhǔn)確性和其他指標(biāo)。這並不是一個巨大的飛躍，但我們用更少的功能獲得更好的性能這一事實是有希望的。另外，這意味著我們的模型不依賴「噪音」或不相關(guān)的數(shù)據(jù)。
重點
- IAMB 非常適合特徵選擇：它透過僅專注於對預(yù)測目標(biāo)真正重要的內(nèi)容來幫助清理我們的資料集。
- 少即是多：有時，更少的特徵會為我們帶來更好的結(jié)果，正如我們在這裡看到的，模型準(zhǔn)確性略有提高。
- 學(xué)習(xí)和實驗是有趣的部分：即使沒有深厚的數(shù)據(jù)科學(xué)背景，深入研究這樣的計畫也可以開闢理解數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的新方法。
我希望這能給 IAMB 一個友善的介紹！如果您好奇，請嘗試一下 - 它是機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱中的一個方便的工具，您可能會在自己的專案中看到一些很酷的改進(jìn)。
資料來源： 大規(guī)模馬可夫毯子發(fā)現(xiàn)演算法
以上是使用 IAMB 演算法進(jìn)行特徵選擇：淺談機(jī)器學(xué)習(xí)的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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解釋Python發(fā)電機(jī)和迭代器。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
迭代器是實現(xiàn)__iter__()和__next__()方法的對象，生成器是簡化版的迭代器，通過yield關(guān)鍵字自動實現(xiàn)這些方法。 1.迭代器每次調(diào)用next()返回一個元素，無更多元素時拋出StopIteration異常。 2.生成器通過函數(shù)定義，使用yield按需生成數(shù)據(jù)，節(jié)省內(nèi)存且支持無限序列。 3.處理已有集合時用迭代器，動態(tài)生成大數(shù)據(jù)或需惰性求值時用生成器，如讀取大文件時逐行加載。注意：列表等可迭代對像不是迭代器，迭代器到盡頭後需重新創(chuàng)建，生成器只能遍歷一次。
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處理API認(rèn)證的關(guān)鍵在於理解並正確使用認(rèn)證方式。 1.APIKey是最簡單的認(rèn)證方式，通常放在請求頭或URL參數(shù)中；2.BasicAuth使用用戶名和密碼進(jìn)行Base64編碼傳輸，適合內(nèi)部系統(tǒng)；3.OAuth2需先通過client_id和client_secret獲取Token，再在請求頭中帶上BearerToken；4.為應(yīng)對Token過期，可封裝Token管理類自動刷新Token；總之，根據(jù)文檔選擇合適方式，並安全存儲密鑰信息是關(guān)鍵。
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如何一次迭代兩個列表
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Python Fastapi教程
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要使用Python創(chuàng)建現(xiàn)代高效的API，推薦使用FastAPI；其基於標(biāo)準(zhǔn)Python類型提示，可自動生成文檔，性能優(yōu)越。安裝FastAPI和ASGI服務(wù)器uvicorn後，即可編寫接口代碼。通過定義路由、編寫處理函數(shù)並返回數(shù)據(jù)，可以快速構(gòu)建API。 FastAPI支持多種HTTP方法，並提供自動生成的SwaggerUI和ReDoc文檔系統(tǒng)。 URL參數(shù)可通過路徑定義捕獲，查詢參數(shù)則通過函數(shù)參數(shù)設(shè)置默認(rèn)值實現(xiàn)。合理使用Pydantic模型有助於提升開發(fā)效率和準(zhǔn)確性。
