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 官网用法: classsklearn.feature_selection.Select...
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...
3.2 SelectKBest() + F-ANOVA 3.3 Chi Test VS F-ANOVA 4 小结 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-squared stats between ...
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. 首先是语料准备,需要准备两个输入内容:已分词的文本l...
fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest, SelectPercentilefromsklearn.feature_selectionimportf_classif iris=load_iris() X, y=iris.data, iris.target sp= SelectPercentile(f_classif, percentile= 90)#得到返回至少含有90%特征信息的特征X_result =sp.fit_transform(X,...
1 from sklearn.feature\_selection import SelectKBest 2 from scipy.stats import pearsonr 3 4#选择K个最好的特征,返回选择特征后的数据 5#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...
1fromsklearn.feature\_selectionimportSelectKBest 2fromscipy.statsimportpearsonr 3 4#选择K个最好的特征,返回选择特征后的数据 5#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。在此定义为计算相关系数 ...
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:txt 复制...
3fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest 4fromsklearn.feature_selectionimportchi2 5iris = load_iris 6X, y = iris.data, iris.target 7print('Initial X shape: ', X.shape) 8X_selected = SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(X, y) ...
fromsklearn.feature_selectionimportchi2 #选择K个最好的特征,返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target)[:10] 输出 第三和第四个特征 petal length petal width 互信息法 经典的互信息也是评价定性自变量对定性因变量的相关性的。相关系数,卡方检验,互信息法选择...