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
时间: 2023-06-14 09:06:33 浏览: 53
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_])
```
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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:
```python
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 使用随机森林对df表各特征进行特征选择,目标变量为离散值的python代码
好的,下面是一个使用随机森林进行特征选择的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将目标变量拆分出来
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
# 创建随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练模型并进行特征选择
rfc.fit(X, y)
importances = rfc.feature_importances_
# 将特征重要性排序并输出
indices = np.argsort(importances)[::-1]
for f in range(X.shape[1]):
print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importances[indices[f]]))
```
这里假设数据集存储在一个名为"data.csv"的文件中,其中目标变量名称为"target"。代码先读取数据集,将目标变量拆分出来,然后创建一个包含100棵树的随机森林分类器,并用它训练模型。最后,代码计算每个特征的重要性,并将它们按重要性从高到低的顺序输出。
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