python递归消除
时间: 2023-08-18 16:11:21 浏览: 53
在Python中,递归特征消除(Recursive Feature Elimination,RFE)是一种特征选择方法,可以通过递归地考虑越来越小的特征集来选择特征。RFE通过给定一个为特征分配权重的外部估计器(例如,线性模型的系数),首先在初始特征集上进行训练,然后剪除最不重要的特征,然后在修剪后的特征集上递归重复这个过程,直到达到要选择的所需特征数量。
相关问题
消除左递归python
消除文法中的左递归是一个常见的问题,下面是一种Python实现的方法:
```python
# 定义一个函数,用于消除文法中的左递归
def eliminate_left_recursion(grammar):
# 获取文法中的所有非终结符
non_terminals = grammar.keys()
# 遍历每个非终结符
for A in non_terminals:
# 获取A可以推导出的所有产生式
productions = grammar[A]
# 将产生式分为左递归和非左递归两类
left_recursive_productions = []
non_left_recursive_productions = []
for production in productions:
if production[0] == A:
left_recursive_productions.append(production)
else:
non_left_recursive_productions.append(production)
# 如果存在左递归产生式
if left_recursive_productions:
# 新建一个非终结符B
B = A + "'"
# 将B加入到文法中
grammar[B] = []
# 将非左递归产生式加入到B中
for production in non_left_recursive_productions:
grammar[B].append(production + [B])
# 将B -> ε加入到B中
grammar[B].append(['ε'])
# 将左递归产生式改写为非左递归产生式
for production in left_recursive_productions:
grammar[A].remove(production)
grammar[A].append(production[1:] + [B])
grammar[B].append(production[1:] + [B])
# 返回消除左递归后的文法
return grammar
```
该函数接受一个字典类型的文法作为参数,返回消除左递归后的文法。具体实现过程如下:
1. 遍历每个非终结符A。
2. 获取A可以推导出的所有产生式。
3. 将产生式分为左递归和非左递归两类。
4. 如果存在左递归产生式,则新建一个非终结符B,并将B加入到文法中。
5. 将非左递归产生式加入到B中,并将B -> ε加入到B中。
6. 将左递归产生式改写为非左递归产生式。
7. 返回消除左递归后的文法。
递归特征消除python实现
递归特征消除(RFE)的Python实现可以通过使用scikit-learn库来完成。下面是一个使用逻辑回归模型和RFE算法进行特征选择的示例代码:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.datasets import make_classification
# 生成样本数据,包含100个特征和一个二分类目标变量
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=100, n_informative=20, n_redundant=0, random_state=1)
# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
# 创建特征递归消除法对象,选择最优的20个特征
rfe = RFE(model, n_features_to_select=20)
# 使用特征递归消除法来训练模型并选择最优的20个特征
X_selected = rfe.fit_transform(X, y)
# 打印最优的20个特征的索引和名称
print(rfe.get_support(indices=True))
# 打印特征选择后的数据集
print(X_selected)
```
在上面的代码中,我们首先使用`make_classification`函数生成包含100个特征和一个二分类目标变量的样本数据。然后,我们创建了一个逻辑回归模型,并使用RFE算法(通过`RFE`类)选择最优的20个特征。最后,我们使用`fit_transform`方法来训练模型并选择最优的20个特征。通过`get_support(indices=True)`方法可以获得最优特征的索引,并通过打印输出来查看特征选择后的数据集。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [特征筛选之特征递归消除法及Python实现](https://blog.csdn.net/weixin_64338372/article/details/130021360)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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