SelectFromModel(LogisticRegression(penalty="l1", C=0.1)).fit_transform(iris.data, iris.target) 要注意,L1没有选到的特征不代表不重要,原因是两个具有高相关性的特征可能只保留了一个,如果要确定哪个特征重要应再通过L2正则方法交叉检验。 fromsk...
由以下两个方法实现:sklearn.feature_selection.RFE,sklearn.feature_selection.RFECV L1-based feature selection: 该思路的原理是:在linear regression模型中,有的时候会得到sparse solution。意思是说很多变量前面的系数都等于0或者接近于0。这说明这些变量不重要,那么可以将这些变量去除。 Tree-based feature selection...
由以下两个方法实现:sklearn.feature_selection.RFE,sklearn.feature_selection.RFECV L1-based feature selection: 该思路的原理是:在linear regression模型中,有的时候会得到sparse solution。意思是说很多变量前面的系数都等于0或者接近于0。这说明这些变量不重要,那么可以将这些变量去除。 Tree-based feature selection...
对于回归:f_regression,mutual_info_regression 对于分类:chi2,f_classif,mutual_info_classif可自行查看官网API文档。 用例1,SelectPercentile的用法: fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest, SelectPercentilefromsklearn.feature_selectionimportf_classif iris=load_iris() X, ...
API函数:sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold=0.0) VarianceThreshold是特征选择的一个简单基本方法,它会移除所有那些方差不满足一些阈值的特征。 在默认情况下,其会移除所有方差为0的特征,也就是所有取值相同的特征。 二、单变量特征选择,Univariate feature selection 这个有用,比上一个API有用多了。
使用feature_selection库的RFE类来选择特征的代码如下: from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.linear_model import LogisticRegression #递归特征消除法,返回特征选择后的数据 #参数estimator为基模型 #参数n_features_to_select为选择的特征个数 RFE(estimator=LogisticRegression(), n_features_to_se...
sklearn.feature_selection提供了两个接口: RFE: 可指定选择的特征数。 RFECV: 根据k折交叉验证评分自动选择最优特征。 递归消除剔除了相关特征。 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_selection import RFECV # 创建筛选器 ...
首先，基础的VarianceThreshold方法可通过sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold=0.0)移除低方差特征，即那些方差低于预设阈值（默认为0）的特征，包括所有取值完全相同的特征。更进一步，单变量特征选择是一个强大的工具，Scikit-learn的特征选择对象如SelectKBest和SelectPercentile，它们分别根据评分...
sklearn.feature_selection.RFECV L1-based feature selection：该思路的原理是：在linear regression模型中，有的时候会得到sparse solution。意思是说很多变量前⾯的系数都等于0或者接近于0。这说明这些变量不重要，那么可以将这些变量去除。Tree-based feature selection：决策树特征选择 基于决策树算法做出特征选择 ...
sklearn:sklearn.feature_selection的SelectFromModel函数的简介、使用方法之详细攻略 目录 SelectFromModel函数的简介 1、使用SelectFromModel和LassoCV进行特征选择 2、L1-based feature selection 3、Tree-based feature selection SelectFromModel函数的使用方法 ...