所以在sklearn.feature_selection.SelectKBest中基于卡方chi2,提取出来的比较好的特征变量,可以理解为在所有特征变量里面相对更好的特征,并不是统计里面分类变量与目标变量通过卡方检验得出的是否相关的结果,因此大家在进行特征筛选用到这个api时,要有真实的理解,感觉这点比较重要,分享出来供大家参考 以上是自己实践中遇...
用feature_selection库的SelectKBest类结合卡方检验来选择特征的代码如下: importnumpy as npfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2fromsklearnimportdatasets iris=datasets.load_iris() model=SelectKBest(chi2,k=2)#构建相关系数模型model.fit_transform(iris.data, ir...
1. 首先import包和实验数据: fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2fromsklearn.datasetsimportload_iris#导入IRIS数据集iris =load_iris() iris.data#查看数据 结果输出: array([[ 5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4, 0.2], [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],...
2022.11.10 更新:这里的 chi2 stats 可能不同于常见的分类对分类的卡方检验,但是也可能是卡方检验的一种。以下是 chi2 统计量 sklearn 的官方介绍: sklearn.feature_selection.chi2(X,y)[source]¶ Compute chi…
sklearn.feature_selection.中提供的评分的标准包括 chi2——卡方 f_classif——方差分析,返回F值和P值 f_regression——特征与目标特征的相关系数,返回F值和P值 mutual_info_classif——用于分类问题(目标特征是离散的)的互信息 mutual_info_regression——用于回归问题(目标特征是连续的)的互信息 ...
>>>fromsklearn.datasetsimportload_digits>>>fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest, 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 ...
from sklearn.feature_selection import chi2 data = SelectKBest(chi2, k=10000).fit_transform(X, y) from sklearn.datasets import dump_svmlight_file dump_svmlight_file(data, y, "labeled_chi2_fea.txt",False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
1# 卡方chi2检验 2fromsklearn.datasetsimportload_iris 3fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest 4fromsklearn.feature_selectionimportchi2 5iris = load_iris 6X, y = iris.data, iris.target 7print('Initial X shape: ', X.shape)
from sklearn.feature_selectionimportSelectKBest from sklearn.feature_selectionimportchi2'''导入数据'''iris=load_iris()'''为分类标签和自变量进行赋值'''X,y=iris.data,iris.targetprint('筛选之前:')'''特征筛选之前的自变量数据集形状'''print(X.shape)'''进行SelectKBest,这里设置检验函数为chi2,即...
本文中使用sklearn中的 IRIS(鸢尾花)数据集[1] 来对特征处理功能进行说明。 使用feature_selection库的SelectFromModel类结合带L1以及L2惩罚项的逻辑回归…