rfecv算法pythondaima
时间: 2023-09-21 18:04:32 浏览: 67
以下是一个示例的RFECV算法的Python代码:
```python
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
# 创建一个示例数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=0)
# 创建Logistic回归模型作为特征选择器
estimator = LogisticRegression()
# 创建RFECV对象
rfecv = RFECV(estimator=estimator, cv=5)
# 在数据集上进行特征选择
rfecv.fit(X, y)
# 输出最优特征数量和排名
print("Optimal number of features : %d" % rfecv.n_features_)
print("Feature ranking : %s" % rfecv.ranking_)
```
这段代码使用 `make_classification` 函数生成一个示例的分类数据集。然后,创建一个 Logistic 回归模型作为特征选择器,并将其传递给 RFECV 对象。接下来,使用数据集 `X` 和目标变量 `y` 进行特征选择。最后,输出最优特征数量和特征排名。
注意:请根据自己的需求适当修改代码,并确保已经安装了必要的依赖库(如 scikit-learn)。
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