如何在python中对高光谱波段利用特征递归消除算法进行特征筛选

特征递归消除算法（Recursive Feature Elimination, RFE）是一种基于模型的特征选择方法，它通过递归地训练模型并剔除最不重要的特征，最终得到一个最优的特征子集。在Python中，可以使用scikit-learn库中的RFE模块来实现这个算法。

对于高光谱波段数据，可以按照以下步骤进行特征选择：

1. 导入必要的库和数据

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.svm import SVR

# 读取高光谱波段数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

2. 数据预处理

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 特征缩放
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

3. 特征选择

# 构建支持向量回归模型
estimator = SVR(kernel='linear')

# 递归特征消除
selector = RFE(estimator, n_features_to_select=10, step=1)
selector.fit(X_train, y_train)

# 输出特征权重和选择的特征索引
print(selector.ranking_)
print(selector.support_)

其中，`n_features_to_select`参数表示要选择的特征数，`step`参数表示每次剔除的特征数。

4. 使用选择的特征进行建模

# 选择特征
X_train_selected = selector.transform(X_train)
X_test_selected = selector.transform(X_test)

# 建立新的支持向量回归模型
estimator_selected = SVR(kernel='linear')
estimator_selected.fit(X_train_selected, y_train)
y_pred = estimator_selected.predict(X_test_selected)

# 计算模型评估指标
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
print('Mean squared error: %.2f' % mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('Coefficient of determination: %.2f' % r2_score(y_test, y_pred))

这样就可以利用特征递归消除算法对高光谱波段进行特征筛选了。