为什么python中的高斯核SVM不像线性核SVM一样可以用RFE计算特征重要性

高斯核SVM（即径向基函数核SVM）是一种非线性分类器，其基础是将输入特征映射到高维空间中进行线性分类。由于高斯核SVM的核函数是非线性的，因此其在高维空间中的特征权重难以解释和计算。因此，不能像线性核SVM一样使用RFE（递归特征消除）算法来计算特征重要性。通常使用其他方法来评估特征的重要性，例如特征选择方法和PCA等降维方法。

相关问题

python中高斯核SVM可以用RFE吗

是的，Python中使用高斯核SVM可以使用递归特征消除（RFE）进行特征选择。RFE是一种基于模型的特征选择方法，它可以通过逐步删除最不重要的特征来选择最佳特征集合。在Python中，可以使用sklearn库中的SVC（支持向量分类器）和RFE类来实现这个过程。具体的实现步骤可以参考sklearn官方文档或相关的教程。

python中高斯核SVM使用RFE方法

你可以使用scikit-learn库中的SVC模型和RFECV类来实现高斯核SVM使用RFE方法。

首先导入必要的库：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_selection import RFECV

然后定义SVC模型和RFECV类：

svc = SVC(kernel='rbf')
rfecv = RFECV(estimator=svc, step=1, cv=5, scoring='accuracy')

其中，SVC中的参数`kernel='rbf'`表示使用高斯核函数，RFECV中的参数`estimator=svc`表示使用SVC模型进行特征选择，`step=1`表示每次迭代删去一个特征，`cv=5`表示使用5折交叉验证，`scoring='accuracy'`表示使用准确率作为评价指标。

接着使用数据进行训练和特征选择：

rfecv.fit(X, y)

其中，`X`为特征矩阵，`y`为标签向量。

最后，可以输出所选择的最优特征个数和所选特征的排名：

print("Optimal number of features : %d" % rfecv.n_features_)
print("Ranking of features : %s" % rfecv.ranking_)

其中，`rfecv.n_features_`表示所选择的最优特征个数，`rfecv.ranking_`表示所选特征的排名，排名越小表示特征越重要。