SelectKBest的适用场景和优缺点 适用场景 数据集特征维度较高,需要减少特征数量以提高模型训练速度和性能。 需要基于统计测试或自定义得分函数进行特征选择。优点 简单易用,能够快速减少特征数量。 可以基于多种统计测试进行特征选择,具有灵活性。缺点 特征选择依赖于得分函数,如果得分函数不适合数据,可能导致选择不合适的...
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...
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...
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...
sklearn selectkbest selectpercentile 参数 摘要: 1.介绍 sklearn 的 selectkbest 和 selectpercentile 参数 2.详细解释这两个参数的含义和用法 3.展示如何使用这两个参数进行特征选择 4.分析这两个参数的优缺点 正文: 在机器学习中,特征选择是一个非常重要的步骤。它可以帮助我们选择最相关的特征,从而提高模型的...
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,...
2. sklearn selectkbest和selectpercentile概述: 2.1 sklearn简介: Scikit-learn(sklearn)是一个功能强大的Python机器学习库,它提供了多种经典及先进的机器学习算法和工具,用于数据预处理、模型选择、特征工程等任务。在sklearn中,selectkbest和selectpercentile是两个常用的特征选择方法。 2.2 selectkbest和selectpercentil...
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 ...
SelectKBest:指定K个特征选择结果,具体也需依赖选择的标准 3.4模型选择 模型选择是机器学习中的重要环节,涉及到的操作包括数据集切分、参数调整和验证等。对应常用函数包括: train_test_split:常用操作之一,切分数据集和测试集,可设置切分比例 cross_val_score:交叉验证,默认K=5折,相当于把数据集平均切分为5份,并...
Select_K_Best算法 在Sklearn模块当中还提供了SelectKBest的API,针对回归问题或者是分类问题,我们挑选合适的模型评估指标,然后设定K值也就是既定的特征变量的数量,进行特征的筛选。 假定我们要处理的是分类问题的特征筛选,我们用到的是iris数据集 iris_data = load_iris() ...