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问题。 我需要对不同类型的汽车进行分类，但我不知道使用哪种特征提取技术进行训练。

简而言之，我如何得出结论（假设）算法 A 适合我的目的，我应该寻找哪些功能？`

另外告诉我有没有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会因您的描述符而异。它们是连续的还是离散的？你的预言机是估计一个连续的值，还是找到一个离散的值？

• 例如，如果您的输出是连续的，您可以使用线性回归、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

如果您有很多描述符，您可能需要在预处理步骤（特征选择）期间选择您的描述符；例如，您可以通过前向选择来做到这一点。

你真的会在 R 中找到很多东西，所以我建议你从你的 Python 代码中调用 R。此链接中的更多内容 (http://scienceoss.com/rpy-statistics-in-r-from-python/)。

干杯