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,它的作用是给特征进行打分,然后从高到底选取特征。那么特征该选取多少个呢?后面的k就是限定特征个数的,默认是选取10个特征。而score_func有很多,如果自己不定义,也就是采用默认的函数的话,是不能进行回归任务的,因为...
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...
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...
selectkbest 用于从特征中选择 k 个最好的特征。这里的 k 是一个整数,表示我们要选择的特征数量。当我们使用 selectkbest 参数时,scikit-learn 会根据特征的重要性(如相关性、PCA 等)对特征进行排序,然后选择前 k 个最重要的特征。这个参数在处理高维数据时尤为有用,因为它可以帮助我们减少特征数量,从而降低...
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...
为了处理定量数据,最大信息系数法被提出,使用feature_selection库的SelectKBest类结合最大信息系数法来选择特征的代码如下: 1fromsklearn.feature\_selectionimportSelectKBest 2fromminepyimportMINE 3 4#由于MINE的设计不是函数式的,定义mic方法将其为函数式的,返回一个二元组,二元组的第2项设置成固定的P值0.5 ...
from sklearn.feature_selectionimportSelectKBest 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: ...
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 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。
算法原理 便利所有的样本点,计算每个样本点与待分类数据的距离,找出k个距离最近的点,统计每个类别的个数,投票数据最多的类别即为样本点的类别。 优点 准确性高,对异常值和噪声的容忍度较高 缺点 计算量大,需要将所有数据在内存中计算。 算法参数 k,k越大,模型偏差越大,对噪声的容忍度越大,容易造成欠拟合,k...