def SelectName(Select, KBest=True): """ 根据特征筛选评估器进行列名称输出函数 :param Select: 训练后的特征筛选评估器 :param KBest: 是否是挑选评分最高的若干个特征 :return:保留特征的列名称 """ if KBest == True: K = Select.k else: l = np.array(range(Select.n_features_in_)) K = ...
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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...
selector= SelectKBest(score_func= f_classif, k= 3) ## (3)计算前3位得分最高的特征。或者写成selector= SelectKBest(f_classif, k= 3) selector.fit(X, y) Scores= selector.scores_ ## (4)所有特征的得分,所有!!与y中样本顺序对应,越高越好 Pvalues= selector.pvalues_ ## (5)所有特征p...
可以看到SelectKBest有两个参数,一个是score_func,一个则是k.我们可以理解为,score_func是函数,它的作用是给特征进行打分,然后从高到底选取特征。那么特征该选取多少个呢?后面的k就是限定特征个数的,默认是选取10个特征。而score_func有很多,如果自己不定义,也就是采用默认的函数的话,是不能进行回归任务的,因为...
selectkbest是一种基于统计方法的特征选择方法,它通过对每个特征进行统计分析,计算出它们与结果之间的关系程度,并根据得分从高到低进行排序。然后,我们可以选择前k个得分最高的特征进行建模,以达到优化性能的目的。 在Python中,我们可以使用sklearn库中的selectkbest类来实现特征选择。它的用法非常简单,只需要按照以下...
SelectKBest是一种特征选择方法,用于从给定数据集中选择最佳的k个特征子集。特征选择是数据预处理中的一项重要任务,它有助于降低维度,减少计算复杂度,并提高机器学习算法的性能和可解释性。 SelectKBest的工作原理是根据预定义的评分函数,计算每个特征的得分,并选择得分最高的k个特征。常用的评分函数包括卡方检验、互...
本文简要介绍python语言中 sklearn.feature_selection.SelectKBest 的用法。 用法: class sklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=<function f_classif>, *, k=10) 根据k 个最高分选择特征。 在用户指南中阅读更多信息。 参数: score_func:可调用,默认=f_classif 函数采用两个数组 X 和 y,并返回...
以下博文转自：https://blog.csdn.net/qq_15738501/article/details/79036255 感谢
首先,让我们来看一下 selectkbest 参数。selectkbest 用于从特征中选择 k 个最好的特征。这里的 k 是一个整数,表示我们要选择的特征数量。当我们使用 selectkbest 参数时,scikit-learn 会根据特征的重要性(如相关性、PCA 等)对特征进行排序,然后选择前 k 个最重要的特征。这个参数在处理高维数据时尤为有用,...