# 如果已经进行过特征筛选,则直接保留重要特征 if os.path.exists('model/easy_feature_select.csv'): df_importances = pd.read_csv('model/easy_feature_select.csv', encoding='gbk') important_features = df_importances.features.tolist() x_train, x_test = x_train[important_features], x_test[important_features] df_ft = df_ft[['label'] + important_features] # 如果为进行特征筛选,则直接删除无用特征 elif cfg_dict['features']['features_not_use_temp']!='': drop_features = cfg_dict['features']['features_not_use_temp'].split(',') x_train.drop(drop_features, axis=1, inplace=True) x_test.drop(drop_features, axis=1, inplace=True) # x_train, x_test = x_train[important_features], x_test[important_features] df_ft = df_ft.drop(drop_features, axis=1, inplace=True)
时间: 2024-04-18 15:31:58 浏览: 15
这段代码用于特征筛选。
首先,代码检查是否存在名为 'model/easy_feature_select.csv' 的文件。如果文件存在,则读取该文件的内容到一个名为 df_importances 的数据框中,其中包含了特征的重要性信息。然后,将重要特征的列名存储在一个名为 important_features 的列表中。接着,代码根据重要特征列表,从 x_train 和 x_test 数据框中保留这些特征,同时从 df_ft 数据框中保留 'label' 列和重要特征列。
如果文件 'model/easy_feature_select.csv' 不存在,则检查配置参数 cfg_dict['features']['features_not_use_temp'] 的值是否为空。如果不为空,说明存在需要删除的无用特征。将 cfg_dict['features']['features_not_use_temp'] 字符串以逗号为分隔符拆分成一个名为 drop_features 的列表。然后,代码分别从 x_train、x_test 和 df_ft 数据框中删除 drop_features 中包含的特征列。
这段代码的作用是根据特征的重要性或者配置参数来进行特征筛选。如果已经进行过特征筛选,则保留重要特征;如果没有进行特征筛选,则直接删除无用特征。最终得到的 x_train、x_test 和 df_ft 数据框中只包含需要使用的特征列。
相关问题
if os.path.exists(image1_path) and os.path.exists(image2_path):
This code checks if the paths to two images (image1_path and image2_path) exist in the file system. If both paths exist, the condition is True and the code inside the if statement can be executed. If either path does not exist, the condition is False and the code inside the if statement is skipped.
if not os.path.exists('model/easy_feature_select.csv'): df_importances = df_importances[:150] df_importances.to_csv('model/easy_feature_select.csv', encoding='gbk', index=False) # 根据筛选后的特征重新加载数据 x_train, x_test, y_train, y_test, df_ft = set_data(df_0, df_1, df_9, cfg_dict) # 相关系数,补充未被筛选为重要特征但与重要特征相关性较大的其他特征 feature_list = x_train.columns.tolist() df_corr = x_train.corr() df_corr = df_corr.replace(1, 0) # 筛选出相关系数大于0.85的特征 for i in range(len(df_corr.columns)): if i >= len(df_corr.columns): break column = df_corr.columns[i] names = df_corr[abs(df_corr[column]) >= 0.85].index.tolist() if names: print(column, '的强相关特征:', names) feature_list = [i for i in feature_list if i not in names] df_corr = x_train[feature_list].corr() continue #feature_list = list(set(feature_list + ['呼叫次数', '入网时长(月)', # 'MOU_avg', 'DOU_avg', '省外流量占比_avg'])) df_feature = pd.DataFrame(feature_list, columns=['features']) df_importances = pd.merge(df_feature, df_importances, on='features', how='left') df_importances.to_csv('model/easy_feature_select.csv', encoding='gbk', index=False) # 根据筛选后的特征重新加载数据 x_train, x_test, y_train, y_test, df_ft = set_data(df_0, df_1, df_9, cfg_dict) # 重新训练 bst = fit(cfg_dict, x_train, y_train, x_test, y_test) df_importances = feature_imp(model=bst, x_train=x_train, plot=True) df_importances.to_csv('model/easy_feature_select.csv', encoding='gbk', index=False) # 根据重新排序的特征训练模型 x_train, x_test, y_train, y_test, df_ft = set_data(df_0, df_1, df_9, cfg_dict) bst = fit(cfg_dict, x_train, y_train, x_test, y_test)
这段代码用于特征选择和重新训练模型的过程。
首先,代码通过判断是否存在 'model/easy_feature_select.csv' 文件来判断是否需要进行特征选择。如果文件不存在,则进行特征选择的步骤。
在特征选择的过程中,首先将 df_importances 数据框的前150个特征保存到 'model/easy_feature_select.csv' 文件中,然后重新加载数据,获取新的训练集和测试集。
接着,计算特征之间的相关系数,并筛选出相关系数大于0.85的特征。如果存在相关系数大于0.85的特征,则将这些特征从特征列表 feature_list 中移除,并重新计算相关系数。
然后,将筛选后的特征列表 feature_list 和 df_importances 数据框进行合并,并将合并结果保存到 'model/easy_feature_select.csv' 文件中。再次重新加载数据,获取新的训练集和测试集。
接下来,重新训练模型,并将训练好的模型保存到 bst 变量中。然后,通过调用 feature_imp 函数获取新模型的特征重要性信息,并将其保存到 'model/easy_feature_select.csv' 文件中。
最后,再次重新加载数据,获取新的训练集和测试集。重新训练模型,并将训练好的模型保存到 bst 变量中。
这段代码的作用是进行特征选择和重新训练模型的过程。在特征选择中,通过计算特征之间的相关系数,筛选出与重要特征相关性较大的其他特征,并将这些特征从特征列表中移除。然后,重新训练模型,并保存新模型的特征重要性信息。最后,再次重新加载数据,重新训练模型。