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...
Sklearn的feature_selection模块中给出了其特征选择的方法,实际工作中选择特征的方式肯定不止这几种的,IV,GBDT等等都ok; 一、移除低方差特征(Removing features with low variance) 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...
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 ...
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 ...
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...
在此之前,先简单说介绍一下sklearn.feature_selection中,两个模块(SelectKBest和SelectPercentile)的用法。二者比较相似,前者选择排名在前n个的变量,后者选择排名在前n%的变量;其中排名的方式通过指定参数来确定:对于regression,可以使用f_regression;对于classification,可以使用chi2或者f_classif。此外,此外选择算法内部会...
# 需要导入模块: from sklearn import feature_selection [as 别名]# 或者: from sklearn.feature_selection importf_regression[as 别名]deff_regression(df, dependent_variable, independent_variables, interaction_terms=[], model_limit=5):considered_independent_variables_per_model, patsy_models = \ ...
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 ...