3fromsklearn.feature_selectionimportf_regression, mutual_info_regression 4# 生成原始数据 5np.random.seed(0) 6X = np.random.rand(1000,3) 7y = X[:,0] + np.sin(6* np.pi * X[:,1]) +0.1* np.random.randn(1000) 8# 计算f检验值f_test与互信息值mi 9f_test, _ = f_regression(X,...
from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_regression from sklearn import preprocessing def key_function(m): return m[1] train_loader, valid_loader = get_train_loader(batch_size=1000) for x,y in train_loader: x=x.numpy() y=y.numpy() best...
回归: f_regression:相关系数,计算每个变量与目标变量的相关系数,然后计算出F值和P值; 分类: chi2:卡方检验; f_classif:方差分析,计算方差分析(ANOVA)的F值 (组间均方 / 组内均方); 使用的例子: 1fromsklearn.feature_selectionimportSelectPercentile, f_classif2selector = SelectPercentile(f_classif, percentil...
# feature_selection.f_classif(F检验分类) # 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(...
对于回归:f_regression,mutual_info_regression 对于分类:chi2,f_classif,mutual_info_classif可自行查看官网API文档。 用例1,SelectPercentile的用法: fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest, SelectPercentilefromsklearn.feature_selectionimportf_classif ...
fromsklearn.feature_selectionimportSelectPercentileselector=SelectPercentile(f_regression,percentile=70)X_new=selector.fit_transform(X,y)print(X_new.shape)X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X_new,y,random_state=1001)model=LinearRegression()model.fit(X_train,y_train)y_pred=model....
它即可以做回归也可以做分类,因此包含feature_selection.f_classif(F检验分类)和feature_selection.f_regression(F检验回归)两个类。它返回F值和p值两个统计量。和卡方过滤一样,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。 #F检验fromsklearn.feature_selectionimportf_classif...
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 ...
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.linear_model import RidgeCV, LassoCV, Ridge, Lasso 这次用到的数据集是机器学习中尤其是初学者经常碰到的,波士顿房价的数据集,其中我们要预测的这个对象是MEDV这一列 ...
from sklearn.feature_selectionimportRFEfrom sklearn.linear_modelimportLogisticRegression estimator=LogisticRegression()selector=RFE(estimator,n_features_to_select=5)X_selected=selector.fit_transform(X,y) 4. L1正则化 L1正则化是一种稀疏化特征选择方法,它通过对特征权重进行L1惩罚来实现。L1正则化可以使得...