从sklearn SelectKBest获取实际所选要素的步骤如下: 1. 导入必要的库和模块: ```python from sklearn.feature_selection import Se...
3.1 SelectKBest() + Chi-Test 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]¶Co...
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...
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...
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 ...
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...
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...
Python有包可以直接实现特征选择,也就是看自变量对因变量的相关性。今天我们先开看一下如何用卡方检验实现特征选择。 1. 首先import包和实验数据: from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_s
sklearn.feature_selection模块提供了多种特征选择方法,其中SelectKBest是一个元变换器,可以与任何评分函数一起使用来选择数据集中K个最好的特征。而chi2则是一个非负特征和输出变量之间非线性关系的评分函数,常用于分类任务中类别型(非负)特征和输出之间的关系评估。
classsklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=<function f_classif>,*,k=10) Select features according to the k highest scores. Read more in theUser Guide. Parameters score_funccallable, default=f_classif Function taking two arrays X and y, and returning a pair of arrays (scores, p...