classsklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=<function f_classif>, *, k=10)[source] 参数: score_func:函数接受两个数组X和y,并返回一对数组(分数,pvalue)或带分数的单个数组。默认值为f_classif(请参见下文“另请参见”)。默认功能仅适用于分类任务 k:int或“ all”,可选,默认= 10,要选...
sklearn.feature_selection.GenericUnivariateSelect(): 基于超参数估计量搜寻的单变量选择。 接下来,我们举例具体演示,并解释相关函数/方法的原理。 2 SelectKBest(): 筛选出 k 个评分最高的变量 官网示例:使用卡方检验,选出 iris 中最好的两个特征。 在演示之前,我们先回顾下卡方检验。 经济学的同学可能会在...
sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction。 Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要。剔除那些不重要的指标。 sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: SelectKBest和S...
fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest,f_regressionfromsklearn.metricsimportr2_score,mean_squared_errorfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitboston=load_boston()X=boston.datay=boston.targetprint(X.shape)print...
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...
这个统计量的含义简而言之就是自变量对因变量的相关性。用feature_selection库的SelectKBest类结合卡方检验来选择特征的代码如下: from sklearn.feature_selection import SelectKBestfrom sklearn.feature_selection import chi2 #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...
from sklearn.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(data.data,data.target) 4、互信息法 互信息法也是用来评定类别自变量对类别因变量的相关性的。公式如下: 但是对于数值型变量,最大信息系数法被提出。
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 特征的原理是相似的,但相关系数通常只适合于连续特征的选择。 importnumpyasnpfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest fromsklearnimportmetrics mic = metrics.mutual_info_score ...