sklearn.feature_selection.RFECV
时间: 2023-05-20 13:02:05 浏览: 45
RFECV是一种基于交叉验证的特征选择方法,它可以自动选择最优的特征子集,以提高模型的性能和泛化能力。在sklearn库中,RFECV类可以通过交叉验证来确定最优特征子集的大小,并且可以与其他分类器一起使用。
相关问题
sklearn.feature_selection.RFECV参数
RFECV(Recursive Feature Elimination with Cross-Validation)是一种自动选择特征的方法。它使用递归方式选择特征,并使用交叉验证评估模型性能。在每个迭代中,模型会剔除一些特征,然后使用交叉验证评估模型的性能。最终,RFECV会返回最佳特征集。
RFECV是sklearn.feature_selection中的一个类,它有以下参数:
- estimator:估计器对象。必须实现fit和coef_或feature_importances_方法。
- step:每次迭代中要删除的特征数量。默认为1。
- min_features_to_select:选择的最小特征数量。
- cv:交叉验证生成器或可迭代的序列。默认是5折交叉验证。
- scoring:评估器使用的评估指标,默认为None。
- verbose:控制输出信息的详细程度。默认为0,不输出信息。
- n_jobs:并行计算的数量。默认为None,表示使用所有可用的CPU。
- importance_getter:如果估计器没有coef_或feature_importances_属性,则需要指定该参数。默认为None。
- step:每次迭代中要删除的特征数量。默认为1。
RFECV的主要方法是fit()方法,它用于拟合模型并选择最佳特征集。在拟合之后,RFECV提供了一些属性,包括:
- grid_scores_:每个特征集的交叉验证得分列表。
- n_features_:最佳特征数量。
- support_:每个特征的选择情况。如果选择,则为True,否则为False。
- ranking_:每个特征的排名,排名越低表示越重要。
RFECV还可以使用transform()方法来转换输入数据并仅使用选择的特征。
when `importance_getter=='auto'`, the underlying estimator SVC should have `coef_` or `feature_importances_` attribute. Either pass a fitted estimator to feature selector or call fit before calling transform.
这个错误通常是由于在使用`RFECV`进行特征选择时,使用了`importance_getter='auto'`参数,但是底层的SVM模型并没有`coef_`或`feature_importances_`属性所致。这可能是因为您没有先对模型进行拟合。
以下是一个例子,演示了如何使用`SVC`模型进行拟合,并在`RFECV`中使用`importance_getter='auto'`参数:
```python
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成一个二分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=4, n_clusters_per_class=2, random_state=42)
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 初始化SVM模型
svm = SVC(kernel='rbf')
# 在训练集上拟合模型
svm.fit(X_train, y_train)
# 使用RFECV进行特征选择
rfe = RFECV(estimator=svm, step=1, cv=5, scoring='accuracy', importance_getter='auto')
rfe.fit(X_train, y_train)
# 使用OneVsRestClassifier进行多分类
clf = OneVsRestClassifier(svm)
clf.fit(rfe.transform(X_train), y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(rfe.transform(X_test))
# 输出分类准确率
print("Accuracy:", clf.score(rfe.transform(X_test), y_test))
```
在这个例子中,我们先在训练集上拟合了SVM模型,然后使用`RFECV`进行特征选择,并设置`importance_getter='auto'`参数。最后,我们使用`OneVsRestClassifier`进行多分类,并在测试集上进行预测。