独家 | 基于Python的遗传算法特征约简（附代码）

作者：Ahmed Gad

翻译：张睿毅

校对：丁楠雅

文章来源：微信公众号 数据派THU

本教程主要使用numpy和sklearn来讨论如何使用遗传算法（genetic algorithm，GA）来减少从python中的Fruits360数据集提取的特征向量。

标签：深度学习，特征工程，遗传算法，神经网络，numpy，python，scikit-learn

本教程主要使用numpy和sklearn来讨论如何使用遗传算法（genetic algorithm，GA）来减少从python中的Fruits360数据集提取的特征向量。

导言

在某些情况下，使用原始数据训练机器学习算法可能不是合适的选择。该算法在接受原始数据训练时，必须进行特征挖掘，以检测不同组之间的差异。但这需要大量的数据来自动执行特征挖掘。对于小数据集，数据科学家最好自己进行特征挖掘步骤