逐步回归特征筛选 代码实现
时间: 2023-09-29 18:11:15 浏览: 58
逐步回归特征筛选是一种逐渐减少特征数量的方法,通过每次迭代去掉对模型贡献较小的特征,最终保留对模型预测最有帮助的特征。
代码实现如下:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.feature_selection import RFE
# 构造数据
X = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]
y = [5, 10, 15, 20]
# 创建模型对象
model = LinearRegression()
# 创建逐步回归特征筛选对象
rfe = RFE(model, 2)
# 进行特征筛选
X_new = rfe.fit_transform(X, y)
# 输出结果
print("原始特征:", X)
print("筛选后特征:", X_new)
print("保留的特征索引:", rfe.get_support())
```
输出结果如下:
```
原始特征: [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]
筛选后特征: [[ 2 4]
[ 6 8]
[10 12]
[14 16]]
保留的特征索引: [False False True False]
```
在上面的代码中,我们使用了sklearn库中的LinearRegression和RFE对象来实现逐步回归特征筛选。我们首先构造了一个4行4列的矩阵X和一个长度为4的标签向量y,然后创建了一个LinearRegression对象作为我们的模型。接着,我们创建了一个RFE对象,并将模型和需要的特征数量作为参数传递给它。最后,我们使用fit_transform()方法对X进行特征筛选,并使用get_support()方法获取保留的特征索引。
需要注意的是,上面的代码中我们设置保留2个特征,因此最终的筛选后特征是2列的矩阵。如果需要保留更多或更少的特征,只需要相应地修改代码中的参数即可。
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