请帮我写一段对df表所有特征列进行归一化处理，标签列为连续型变量，再对处理后的特征使用 RFECV（基模型为支持向量机）进行特征选择的python代码

以下是对 df 表所有特征列进行归一化处理，标签列为连续型变量的 Python 代码：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 对特征列进行归一化处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(df.iloc[:, :-1])

# 标签列不需要归一化处理
y = df.iloc[:, -1]

接下来使用 RFECV 进行特征选择，基模型为支持向量机。以下是 Python 代码：

from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.svm import SVR

# 基模型为支持向量机
estimator = SVR(kernel="linear")

# RFECV 进行特征选择
selector = RFECV(estimator, step=1, cv=5)
selector.fit(X, y)

# 输出选择后的特征
print("Selected Features: ", df.columns[:-1][selector.support_])

相关问题

请帮我写一段对df表所有特征列进行归一化处理，标签列为连续型变量，再对处理后的特征使用 RFECV（采用多种基模型）进行特征选择的python代码

以下是对df表所有特征列进行归一化处理，标签列为连续型变量，再对处理后的特征使用 RFECV 进行特征选择的 Python 代码：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
import pandas as pd

# 假设df为数据框，label为标签列名字
X = df.drop(label, axis=1)
y = df[label]

# 对特征进行归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 定义需要用到的模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=10)
lr = LinearRegression()
svr = SVR(kernel='linear')

# 定义需要用到的交叉验证方式
cv = StratifiedKFold(n_splits=10)

# 对处理后的特征使用 RFECV 进行特征选择
rfecv_rf = RFECV(estimator=rf, cv=cv, scoring='r2')
rfecv_rf.fit(X, y)

rfecv_lr = RFECV(estimator=lr, cv=cv, scoring='r2')
rfecv_lr.fit(X, y)

rfecv_svr = RFECV(estimator=svr, cv=cv, scoring='r2')
rfecv_svr.fit(X, y)

# 获取特征选择结果
rfecv_result = pd.DataFrame({
    'Feature': df.columns[:-1],
    'Ranking_RandomForest': rfecv_rf.ranking_,
    'Ranking_LinearRegression': rfecv_lr.ranking_,
    'Ranking_SupportVectorRegression': rfecv_svr.ranking_
}).sort_values(by='Ranking_RandomForest')

print(rfecv_result)

上述代码中，使用了 `sklearn.preprocessing.MinMaxScaler` 对特征进行归一化处理，使用了 `sklearn.feature_selection.RFECV` 进行特征选择，采用了三种不同的基模型：`sklearn.ensemble.RandomForestRegressor`，`sklearn.linear_model.LinearRegression` 和 `sklearn.svm.SVR`，并使用了 `sklearn.model_selection.StratifiedKFold` 进行交叉验证。最后将特征选择结果存储在一个数据框中并排序。

请帮我写一段对df表所有特征列进行归一化处理，标签列为连续型变量，再对处理后的特征使用 RFECV（基模型为逻辑回归）进行特征选择的python代码

以下是基于sklearn库的Python代码实现：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 假设df为数据框，特征列为features，标签列为label
X = df[features].values
y = df[label].values

# 对特征列进行归一化处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 选择基模型为逻辑回归的RFECV进行特征选择
estimator = LogisticRegression()
rfecv = RFECV(estimator, cv=5)
rfecv.fit(X_scaled, y)

# 输出特征选择结果
print("特征选择结果：")
print("选出特征数目: %d" % rfecv.n_features_)
print("特征排名：")
for i in range(len(features)):
    print("%d. %s" % (i+1, features[rfecv.ranking_[i]-1]))

其中，StandardScaler用于对特征列进行归一化处理，RFECV用于进行特征选择，LogisticRegression为基模型（也可根据需要更改为其他模型）。运行代码后，可输出特征选择结果，包括选出的特征数目和特征排名。