sklearn.feature_selection.GenericUnivariateSelect(): 基于超参数估计量搜寻的单变量选择。 接下来,我们举例具体演示,并解释相关函数/方法的原理。 2 SelectKBest(): 筛选出 k 个评分最高的变量 官网示例:使用卡方检验,选出 iris 中最好的两个特征。 在演示之前,我们先回顾下卡方检验。 经济学的同学可能会在...
SelectKBest(lambda X, Y: array(map(lambda x:pearsonr(x, Y), X.T)).T, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target) 尝试直接用了一下发现“array”没有定义… 这个语句乍得一下好像也不是很明白,其中用到了lambda匿名函数,还有pearsonr函数,最关键的是SelectKBest这个类没有遇见过,所以下面我会从...
selector = SelectKBest(score_func, k='all') x_train_kbest = selector.fit_transform(X_train, y_train) x_test_kbest = selector.transform(X_test) feature_scores = pd.DataFrame({'Feature': X.columns, 'Score': selector.scores_, 'p-Value': selector.pvalues_}) feature_scores = fea...
OpenCV库函数里面集成了相关特征匹配算法,目前有:Brute-Force Matcher(BF)算法、FLANN算法使用频率较高。暴力匹配算法比较简单:就是通过描述子descriptors1中任意特征去匹配descriptors2中的所有特征,得到距离的结果值,然后通过Ratio-test抑制来降低错误匹配点。FLANN算法是最近邻算法的快速近似,以此来提升匹配的计算效率,下...
1)SelectKBest SelectKBest是scikit-learn库中的一个特征选择工具,它用于从数据集中选择K个最好的特征。特征选择是减少数据维度、提高模型准确率、减少过拟合风险、缩短训练时间的有效方法。SelectKBest通过统计测试来评估每个特征的重要性,然后选择得分最高的K个特征。。可以指定要保留的特征数目,常用参数如下, ...
dataframe = pd.DataFrame(select_k_best_classifier) 我将收到一个没有特征名称的新数据框(只有从 0 到 4 的索引)。 我应该将其替换为: dataframe = pd.DataFrame(fit_transofrmed_features, columns=features_names) 我的问题是如何创建 features_names 列表? 我知道我应该使用: select_k_best_classifier...
python3中,sklearn.feature_selection中调用: SelectKBest(lambda X,Y:np.array(map(lambda x:pearsonr(x, Y), X.T)).T, k=2).fit_transform(xx, yy) 出现以下错误: “float
1)SelectKBest SelectKBest是scikit-learn库中的一个特征选择工具,它用于从数据集中选择K个最好的特征。特征选择是减少数据维度、提高模型准确率、减少过拟合风险、缩短训练时间的有效方法。SelectKBest通过统计测试来评估每个特征的重要性,然后选择得分最高的K个特征。。可以指定要保留的特征数目,常用参数如下, ...
ValueError: k should be >=0, <= n_features = 4; got 10. Use k='all' to return all features. There are 4 features (Number1,Color1,Number2,Trait1). SelectKBestwill select theKmost explicative features out of the original set, soKshould be a value greater than0and lower or equal...
1.调用SelectKBest(chi2, k=10)模型 2.求完score先用np.argsort(scores)求从小到大的特征排序索引 ...