sklearn.feature_selection.SelectKBest 根据某中检验方法,比如chi2 啦,选择k个最高分数的特征,属于单变量特征选择的一种,可以看做是一个估计器的预处理步骤 官网地址:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.SelectKBest.html 官网用法: classsklearn.feature_selection.Select...
特征选择---SelectKBest 技术标签: 机器学习在sklearn中特征选择函数SelectKBest from sklearn.feature_selection import SelectKBest 调用方式 #skb = SelectKBest(chi2, k=3) ## 只考虑3个维度 #X1_train = skb.fit_transform(X1_train, Y1_train) ## 训练模型及特征选择 参数 1、score_fun... 查看...
>>> from sklearn.datasets import load_digits >>> from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2 >>> X, y = load_digits(return_X_y=True) >>> X.shape (1797, 64) >>> X_new = SelectKBest(chi2, k=20).fit_transform(X, y) >>> X_new.shape (1797, 20) 1. 2. 3....
class sklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=,k=10) 参数 score_func: 给出统计指标 sklearn.feature_selection.f_regression: 基于线性回归分析来计算统计指标。适用于回归问题 sklearn.feature_selection.chi2: 计算卡方统计量,适用于分类问题 sklearn.feature_selection.f_classif: 根据方差分析(ANOVA...
python machine-learning scikit-learn feature-extraction feature-selection 2个回答 2投票 您正在寻找的是 get_support的 feature_selection.SelectKBest方法。它返回一个布尔值数组,表示是否选择了给定功能 ( True) 或未选择 ( False)。 0投票 您还可以使用feature_selection.SelectKBest的 get_feature_names_...
简介:。这不仅可以减少过拟合的风险,还可以提高模型的准确性、降低计算成本,并帮助理解数据背后的真正含义。`sklearn.feature_selection`模块提供了多种特征选择方法,其中`SelectKBest`是一个元变换器,可以与任何评分函数一起使用来选择数据集中K个最好的特征。
使用SelectKBest进行特征选择的基本步骤如下: 准备数据集:包括特征矩阵X和目标变量y。 创建SelectKBest对象:指定评分函数和要选择的特征数量k。 拟合和转换特征矩阵:使用fit_transform方法对特征矩阵X进行拟合和转换,得到选择后的特征。 以下是一个简单的示例代码: python from sklearn.datasets import load_iris from...
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。
feature_selection import SelectKBest,f_classif #数据预处理过滤式特征选取SelectKBest模型 def test_SelectKBest(): X=[[1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1], [3,3,3,3,3,], [1,1,1,1,1]] y=[0,1,0,1] print("before transform:",X) selector=SelectKBest(score_func=f_classif,k=3) ...
from sklearn.feature_selection import chi2 #选择K个最好的特征,返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(x,y) Wrapper 递归消除特征法使用一个基模型来进行多轮训练,每轮训练后,消除若干权值系数的特征,再基于新的特征集进行下一轮训练。使用feature_selection库的RFE类来选择特征的代码...