svc中使用rbf如何查看特征重要性
时间: 2023-12-01 09:04:04 浏览: 30
在SVC模型中使用RBF核函数时,由于数据在隐含空间中的映射不易解释,因此很难直接从模型中得到特征的重要性。但是可以使用一些基于特征重要性的特征选择方法来选择重要的特征,例如基于树模型的特征选择方法。具体来说,可以使用如下方法来查看特征重要性:
1. 训练一个基于树模型的特征选择器,例如RandomForestClassifier或ExtraTreesClassifier。
2. 利用训练好的特征选择器对原始数据进行特征选择,得到重要的特征子集。
3. 使用选取的特征子集重新训练SVC模型,并进行模型评估。
示例代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 训练一个随机森林分类器作为特征选择器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)
clf.fit(X_train, y_train)
# 选择重要的特征
sfm = SelectFromModel(clf, threshold=0.1)
sfm.fit(X_train, y_train)
X_train = sfm.transform(X_train)
X_test = sfm.transform(X_test)
# 训练SVC模型
svc = SVC(kernel='rbf')
svc.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
print('Train score:', svc.score(X_train, y_train))
print('Test score:', svc.score(X_test, y_test))
```
在上面的代码中,我们使用了随机森林分类器作为特征选择器,然后使用SelectFromModel方法选择重要的特征,最后训练了一个SVC模型,并进行了模型评估。需要注意的是,特征选择器的参数和阈值需要根据实际情况进行调整。