在sklearn中,分别针对不同的统计检验方法和不同的排序选择标准提供了不同的工具,比如用于回归问题的f_regression、mutual_info_regression分数,用于分类问题的f_classif、chi2、mutual_info_classf分数;以及用于特征排序和选择的SelectKBest、SelectPercentile、SelectFpr等。把这两类工具相结合,就可以完成特征选择的任务了...
# feature_selection.f_regression(F检验回归) # F检验的本质是寻找两组数据之间的线性关系 # 我们希望选取p值小于0.05或0.01的特征,这些特征与标签时显著线性相关的 from sklearn.feature_selection import f_classif F, pvalues_f = f_classif(X_fsvar,y) print(F) print(pvalues_f) k = F.shape[0] ...
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...
导入函数 from sklearn.feature_selection import SelectKBest ## 导入 SelectKBest 方法 from sklearn.feature_selection import f_classif ## 导入卡方检验 iris = load_iris() ## 导入数据包 X, y = load_iris(return_X_y=True, as_frame=True) ## 导入X和y X_new = SelectKBest(f_classif, k...
F 检验 F 检验又称为 ANOVA,方差齐性检验,用来衡量每个特征与标签之间的线性关系,既可以应用于分类,又可以用来做回归,因此sklearn.feature_selection中包含f_classif(F检验分类)和f_regression(F检验回归)两个函数,其中F 检验分类应用于离散型变量的数据,而F检验回归用于连续性变量的数据。同chi2()函数一样,这两...
fromsklearn.feature_selectionimportf_classif F, pvalues_f=f_classif(X_fsvar,y) F pvalues_f k= F.shape[0] - (pvalues_f > 0.05).sum()#X_fsF = SelectKBest(f_classif, k=填写具体的k).fit_transform(X_fsvar, y)#cross_val_score(RFC(n_estimators=10,random_state=0),X_fsF,y,cv...
from sklearn.feature_selection import f_classif f_val,p_val = f_classif(x_var,y) k_val = x_var.shape[1] - (p_val > 0.05).sum() k_val #输出 392 特征数量没变12345 得到的结论和我们用卡方过滤得到的结论一模一样:没有任何特征的p值大于0.01,所有的特征都是和标签相关的,因此我们不需要...
from sklearn.feature_selection import f_classif from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif as MIC 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 2.加载数据集并划分特征和标签 #利用pandas读入数据集 data = pd.read_csv(r"D:\download\sklearnjqxx_jb51\【机器学习】菜菜的sklearn课堂(1-12全课)...
fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest,f_classif # 使用卡方检验选择 2 个最相关的特征 selector=SelectKBest(f_classif,k=2) X_new=selector.fit_transform(X_scaled,y) # 打印选择的特征 selected_features=selector.get_support(indices=True) ...
其实你可以看到,Sklearn中的f_classif和f_regression基于的原理是有所差异的,前者是基于方差分析的检验统计量f值,后者其实是基于样本相关系数的检验,理论上我们可以用一个t检验来代替,但sklearn还是把它转换成了一个f值,想必他有自己的考量。 如果看了这篇文章你还闹不清的话,请记住f值和相关性之间的千丝万缕的...