sfs.k_feature_names_ 返回并查看ML任务应该使用的最佳特性: 通过比较每个训练步骤中的性能和特征数量来了解选择过程。还可以看到所选择的模型度量在迭代步骤中不会发生很大的变化。 from mlxtend.plotting import plot_sequential_feature_selection as plot_sfs import matplotlib.pyplot...
from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn import feature_selection from sklearn.cross_validation import cross_val_score import numpy as np import pylab as pl ''' 特征提取: ...
from mlxtend.feature_selection import SequentialFeatureSelector as SFS from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 初始化分类器 classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 初始化序列特征选择算法 sfs = SFS(classifier, k_features=3, forward=True, floating=False, ...
print("Number of features after selection:", X_transformed.shape[1]) print("Selected features:", sfm.get_support()) 3、递归特征消除(RFE) 递归特征消除(Recursive Feature Elimination, RFE)是一种特征选择方法,旨在通过递归减少特征集的规模来找出最有影响力的特征。它是通过递归地构建模型并选择最重要的...
Python —— sklearn.feature_selection模块 sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction。 Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要。剔除那些不重要的指标。
1、单变量特征选择(Univariate feature selection) 单变量特征选择(Univariate feature selection)是通过基于单变量统计测试来选择最佳特征的方法。它适用于选择与目标变量最相关的特征。在scikit-learn中,可以使用SelectKBest或SelectPercentile类来实现单变量特征选择。
plt.ylabel('Feature Importance') plt.show() 3、Leave-one-out 迭代地每次删除一个特征并评估准确性。 fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancer fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearn.ensembleimportRandomForestClas...
Tree-based feature selection:决策树特征选择 基于决策树算法做出特征选择 1.13. Feature selection The classes in thesklearn.feature_selectionmodule can be used for feature selection/dimensionality reduction on sample sets, either to improve estimators’ accuracy scores or to boost their performance on very...
fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold variance = VarianceThreshold(threshold = (.9* (1-.9))) variance.fit(loans) variance.get_support 可以看到在我们的案例中没有低方差的特征,所以不需要删除。 缺失值:在这组特征中没有任何包含大量缺失值的特征;因此,我们将跳过这一步。以前我们也发过处理...
5、递归特征消除 Recursive Feature Elimination 递归地删除特征并查看它如何影响模型性能。删除时会导致更大下降的特征更重要。 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.feature_selection import RFEimport pandas as pdfrom sklearn.datasets import load_breast_cancerimport matplotlib.pyplot as...