用于训练的特征提取

Question

我在使用特征提取进行对象分类时遇到了麻烦。 我需要对不同类型的汽车进行分类，但我不知道哪种特征提取技术可用于培训目的。

简而言之，我怎么能得出结论（可以说）算法A对我的目的有好处，我应该寻找哪些功能？“

还告诉我是否有任何module在python中实现特征提取。

Answer 1

您将在机器学习中使用的技术将根据您的描述符而有所不同。它们是连续的还是离散的？你的oracle估计一个连续值，还是找一个离散的值？

• 例如，如果输出是连续的，则可以使用线性回归，SVM ......
• 对于离散输出，您可以依赖决策树，k-means或任何聚类技术，多重判别分析。
• 神经网络可用于两者。

处理离散描述符可能有点棘手，您可以：

• 将它们转换为连续变量
• 使用回归树，聚类树等

如果你有很多描述符，你可能需要在预处理步骤（特征选择）中选择你的描述符;例如，你可以通过前向选择来实现。

你会在R中找到很多东西，所以我建议你从你的Python代码中调用R.更多链接（http://scienceoss.com/rpy-statistics-in-r-from-python/）。

干杯