1fromsklearn.feature_selectionimportSelectPercentile, f_classif2selector = SelectPercentile(f_classif, percentile=10) 还有其他的几个方法,似乎是使用其他的统计指标来选择变量:using common univariate statistical tests for each feature: false positive rate SelectFpr, false discovery rate SelectFdr, or family ...
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold import numpy as np ##加载数据 iris = load_iris() ##设置筛选阀值 sel = VarianceThreshold(threshold=(.7 * (1 - .7))) ##设置训练集和标签集 X, y = iris.data, iris.targ...
importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#make_blobs:sklearn中自带的取类数据生成器随机生成测试样本,make_blobs方法中n_samples表示生成的随机数样本数量,n_features表示每个样本的特征数量,centers表示类别数...
fromsklearn.datasetsimportload_iris fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest fromsklearn.feature_selectionimportchi2 x,y=load_iris(return_X_y=True) x_new=SelectKBest(chi2,k=2).fit_transform(x,y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2.1.3 信息量 分类任务中,可以通过计算某个特征对于分类这样的事件...
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...
这就是我们常说的特征选取（feature selection）。本篇就将对常见的特征选择方法的思想及Python的实现进行...
下面是每种过滤法的代码示例,使用Python和常见的数据处理库,如scikit-learn、pandas和numpy。假设我们有一个数据集X(特征矩阵)和y(目标变量)。 1. 方差阈值法(Variance Threshold) from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold # 初始化方差阈值选择器 ...
另一种算法是基于对特征子集的高效搜索,从而找到最好的子集,意味着演化了的模型在这个子集上有最好的质量。递归特征消除算法(RFE)是这些搜索算法的其中之一,Scikit-Learn库同样也有提供。 fromsklearn.feature_selectionimportRFEfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression ...
fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold varianceThreshold=VarianceThreshold(threshold=1)varianceThreshold.fit_transform([['累计票房','豆瓣评分']])varianceThreshold.get_support() 输出哪些变量可以作为可用的特征,哪些不可以。 当阈值为1时,我们发现两个特征都可以作为特征的。
MinMaxScaler (区间缩放,基于最大最小值,将数据转换到特定区间上,默认是0~1,也可以对feature_range参数进行设置) 提升模型收敛速度,提升模型精度 常见用于神经网络 fromsklearnimportpreprocessing min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler((0,1))#构建模型,如果不设置范围参数,则默认是0~1X_train_minmax=min_max_...