热力图筛选特征值求解！

求问各位朋友怎么筛选特征值应该去掉哪个无关值啊留下相关值继续进行算法模型

这个就得看你自己的需求了，设置 threshold 去除掉一些你认为无关的

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7511495
你也可以参考下这篇文章：关于深度学习中概念【训练集】【验证集】【测试集】【参数】【超参数】的理解
除此之外, 这篇博客: 【好数推荐】自然对话语音数据集来啦！中的 方言自然对话语音数据集 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
四川方言自然对话语音数据集
近2000名四川本地发音人参与录制，录制时长约为800小时，以自然方式进行面对面交流，不限制话题进行自由发挥，领域广泛，语音自然流利，符合实际对话场景。人工转写文本，句准确率达95%，可应用于语音识别，声纹识别等任务。
河南方案自然对话语音数据集
近1000名河南本地发音人参与录制，录制时长约为500小时，以自然方式进行面对面交流，针对指定的多个话题进行自由发挥，领域广泛，语音自然流利，符合实际对话场景。人工转写文本，句准确率达95%，可应用于语音识别，声纹识别等任务。
您还可以看一下魏老师老师的从零搭建英伟达平台远程开发调试环境课程中的远程启动需要图形解码的应用程序以及开机启动部署小节, 巩固相关知识点

以下回答来自chatgpt:

抱歉，以上参考资料与问题不太相关，无法回答该问题。关于利用热力图来筛选特征值的问题，可以考虑使用相关性矩阵来实现。具体步骤如下：

导入数据并做数据预处理，将类别型数据进行编码操作，缺失值进行填充操作。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.impute import SimpleImputer

df = pd.read_csv('data.csv')
# 编码类别型数据
le = LabelEncoder()
df['gender'] = le.fit_transform(df['gender'])
df['income_level'] = le.fit_transform(df['income_level'])
# 填充缺失值
imp = SimpleImputer(strategy='median')
df = pd.DataFrame(imp.fit_transform(df), columns=df.columns)

计算相关性矩阵并可视化成热力图。

import seaborn as sns

corr_matrix = df.corr()
sns.heatmap(corr_matrix)

观察热力图，找出与目标变量相关性较高的特征，筛选掉相关性较低的特征。

# 假设目标变量为'y'
feature_to_drop = []
for col in corr_matrix.columns:
    if col != 'y':
        if corr_matrix.loc['y', col] < 0.2:
            feature_to_drop.append(col)
df = df.drop(feature_to_drop, axis=1)

以上是基本的实现方法，还可以根据具体情况进行调整和优化。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

热力图筛选特征值 求解！

热力图筛选特征值求解！