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...
从sklearn SelectKBest获取实际所选要素的步骤如下: 导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_regression 准备数据集:假设我们有一个特征矩阵X和对应的目标变量y。 创建SelectKBest对象并指定评分函数: 代码语言:t...
sklearn SelectKBest文本特征词名的获取 通过sklearn.feature_selection中的SelectKBest类,可以从numpy.array中提取特征,以下以卡方分布为例,从文本中进行特征抽取,得到选取的具体分词和所有分词对分类贡献度的评分; fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2 2. 首先是语料...
用feature_selection库的SelectKBest类结合卡方检验来选择特征的代码如下: 1fromsklearn.feature\_selectionimportSelectKBest 2fromsklearn.feature\_selectionimportchi2 3 4#选择K个最好的特征,返回选择特征后的数据 5SelectKBest\(chi2, k=2\).fit\_transform\(iris.data, iris.target\) 3.1.4 互信息法 ...
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], ...
就从一个函数的import 开始,比如:from skleran.featureselection import SelectKBest.顾名思义,该函数是用来做feature_selection的,那么如何进行特征选择呢? 我们首先查一下函数的参数讲解,下面贴一张官方文档的截图: 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,...
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 ...
1 from sklearn.feature\_selection import SelectKBest 2 from sklearn.feature\_selection import chi2 3 4#选择K个最好的特征,返回选择特征后的数据 5 SelectKBest\(chi2, k=2\).fit\_transform\(iris.data, iris.target\) 3.1.4 互信息法 ...
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 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 结果输出:
from sklearn.feature_selection import SelectKBest from scipy.stats import pearsonr import numpy as np #选择K个最好的特征,返回选择特征后的数据 #第一个参数为计算评估特征是否好的函数,该函数输入特征矩阵和目标向量, #输出二元组(评分,P值)的数组,数组第i项为第i个特征的评分和P值。