使用sklearn库和遗传算法的特征选择，采用KNN评价

特征选择是通过选择最相关的特征来提高机器学习模型的性能和效率，而遗传算法则是一种在搜索空间中寻找最优解的优化算法。结合使用sklearn库和遗传算法进行特征选择，可以提高特征选择的效率并获得更好的结果。

下面是使用sklearn库和遗传算法进行特征选择，并采用KNN评价的示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_classif
from genetic_selection import GeneticSelectionCV

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 特征选择
selector = SelectKBest(f_classif, k=3)
X_train_new = selector.fit_transform(X_train, y_train)

# 遗传算法特征选择
selector_ga = GeneticSelectionCV(estimator=KNeighborsClassifier(),
                                 cv=5,
                                 verbose=1,
                                 scoring="accuracy",
                                 max_features=3,
                                 n_population=50,
                                 crossover_proba=0.5,
                                 mutation_proba=0.2,
                                 n_generations=40,
                                 crossover_independent_proba=0.5,
                                 mutation_independent_proba=0.05,
                                 tournament_size=3,
                                 n_gen_no_change=10,
                                 caching=True,
                                 n_jobs=-1)
selector_ga.fit(X_train_new, y_train)

# 在测试集上评估模型
X_test_new = selector.transform(X_test)
X_test_final = selector_ga.transform(X_test_new)
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train_new, y_train)
accuracy = knn.score(X_test_final, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

以上代码中，我们首先使用SelectKBest函数选择了3个最相关的特征。然后，我们使用遗传算法进行特征选择，设置了一些参数，如种群数量、交叉概率、变异概率等。最后，我们在测试集上评估了模型，并输出了准确率。这里的KNN分类器的超参数没有进行调优，因此准确率可能不是最优的。

需要注意的是，遗传算法需要较长时间才能收敛，因此在实际应用中可能需要调整参数或使用其他特征选择方法。