以均方根误差作为筛选变量的标准,使用RFECV和五折交叉检验,实现支持向量机的特征选择,并将结果可视化
时间: 2024-04-29 07:23:43 浏览: 17
以下是一个实现支持向量机特征选择的示例代码,包括RFECV和五折交叉检验,并将结果可视化。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.feature_selection import RFECV
# 生成示例数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=25, n_informative=5, n_redundant=20, random_state=42)
# 创建SVC模型
svc = SVC(kernel="linear")
# 进行五折交叉验证
cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
# 使用RFECV进行特征选择
rfecv = RFECV(estimator=svc, cv=cv, scoring='neg_mean_squared_error')
rfecv.fit(X, y)
# 绘制RFECV的交叉验证得分和特征数量的关系图
plt.figure()
plt.xlabel("Number of features selected")
plt.ylabel("Cross validation score (neg_mean_squared_error)")
plt.plot(range(1, len(rfecv.grid_scores_) + 1), rfecv.grid_scores_)
plt.show()
# 输出RFECV选择的特征数量和对应的特征列名
print("Optimal number of features : %d" % rfecv.n_features_)
print("Selected features : ", [i for i, x in enumerate(rfecv.support_) if x])
# 选择最优特征数量的特征列
X_selected = rfecv.transform(X)
# 训练SVC模型并进行预测
svc.fit(X_selected, y)
y_pred = svc.predict(X_selected)
```