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。 单变量选择和递归消除应结合使用,它们的功能是互补的,单变量选择剔除了无关变量,递归消除剔除了相关特征 fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.feature_selectionimportRFECV# 创建筛选器selector=RFECV(estimator=LogisticR...
import pandas as pd from sklearn.feature_selection import RFE,RFECV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier X,y = load_iris(return_X_y=True) X_df = pd.DataFrame(X,columns=list("ABCD")) refCV = RFECV(estimator=RandomForestClassifier(), step=0.5, cv =5, scoring=None, n_jobs...
rfecv = RFECV(estimator=lr, step=1, cv =5, n_jobs=-1, scoring="r2") rfecv.fit(X_train, y_train) print(rfecv.n_features_) print(rfecv.ranking_) print(rfecv.support_) print(rfecv.grid_scores_) plt.plot(range(1, len(rfecv.grid_scores_) + 1), rfecv.grid_scores_, marker="o")...
from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() x,y = iris.data,iris.target svc = SVC(kernel='linear') rfecv = RFECV(estimator=svc,step=1,cv=StratifiedKFold(2),scoring='accuracy',verbose=1,n_jobs=1).fit(x,y) x_rfe = rfecv.transform(x) print(x_rfe.shape) clf = SV...
#数据预处理包裹式特征选取RFECV模型deftest_RFECV(): iris=load_iris() X=iris.data y=iris.target estimator=LinearSVC() selector=RFECV(estimator=estimator,cv=3) selector.fit(X,y)print("N_features %s"%selector.n_features_)print("Support is %s"%selector.support_)print("Ranking %s"%selector...
每次消除特征后,模型会更新,并重新进行交叉验证。...交叉验证的稳健性: 通过交叉验证,RFECV可以确保选择的特征子集在不同数据划分下的稳定性,从而提高模型的泛化能力和稳健性。...RFECV会基于模型的特征重要性进行选择。 应用RFECV: 使用sklearn(Python中的机器学习库)中的RFECV类,传入基础模型和交叉验证的...
问python中的rfecv.fit()不接受x和y参数EN我真的是Python的新手，所以我不知道很多基础知识，但我有一...
RFE需要保留指定数量的特征,但事先通常不知道有多少特征有效。为了找到最佳数量的特征,交叉验证与RFE一起用于对不同的特征子集进行评分,并选择最佳评分特征集合。RFECV可视化绘制模型中的特征数量以及它们的交叉验证测试分数和可变性,并可视化所选数量的特征。
print(rfecv.support_) print(rfecv.ranking_) print(X.columns) LarsCV 最小角度回归模型(Least Angle Regression)交叉验证。 # 删除第二步中不重要的特征 # X = X.drop('sex', axis=1) # 实例化 larscv = LarsCV(cv=5, normalize=False)
2 .feature_selection.RFECV 我们在做数据挖掘,做特征工程时,选择对预测最有帮助的特征是防止过拟合和降低模型复杂性的必要步骤。Sklearn提供的最健壮的算法之一是递归特征消除(RFE)。它通过使用交叉验证自动找到最重要的特性,并丢弃其余的。 这个评估器的一个优点是它是一个包装器——它可以用于返回特征重要性或系数...