GBDT-RFECVpython
时间: 2023-07-03 15:33:41 浏览: 61
GBDT-RFECV是一种结合梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)和递归特征消除(Recursive Feature Elimination with Cross-Validation)的特征选择算法。在Python中,可以使用sklearn库实现。
首先,使用sklearn库中的GradientBoostingClassifier类创建一个梯度提升决策树分类器,并使用它来拟合训练数据。
然后,将此分类器传递给sklearn库中的RFECV类,该类可以使用递归特征消除与交叉验证的方法来选择最佳的特征子集。RFECV类的n_features_to_select参数可以设置要选择的特征数量。
最后,使用RFECV类的support_属性来获取最佳特征子集的布尔掩码,该掩码可以用于选择原始数据的最佳特征子集。
以下是使用GBDT-RFECV进行特征选择的示例代码:
```python
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.datasets import make_classification
# 创建一个二分类的数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=10, n_redundant=5)
# 创建一个梯度提升决策树分类器
gbdt = GradientBoostingClassifier()
# 使用RFECV进行特征选择
rfecv = RFECV(estimator=gbdt, step=1, cv=5, n_features_to_select=5)
rfecv.fit(X, y)
# 获取最佳特征子集的掩码
mask = rfecv.support_
# 使用掩码选择原始数据的最佳特征子集
X_best = X[:, mask]
```
在上面的代码中,我们首先使用make_classification函数创建了一个具有20个特征的二分类数据集。然后,我们创建了一个梯度提升决策树分类器并将其传递给RFECV类进行特征选择。在本例中,我们设置了n_features_to_select参数为5,因此RFECV类将选择5个最佳特征。最后,我们使用RFECV类的support_属性获取最佳特征子集的掩码,并使用该掩码选择原始数据的最佳特征子集。