对iris数据集的属性进行特征选择 (各属性对分类的贡献大小排序)的python代码,并写出结论
时间: 2023-12-10 13:40:39 浏览: 10
可以使用sklearn库中的SelectKBest和f_classif方法来对iris数据集的属性进行特征选择,并且计算每个属性对分类的贡献大小。代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 使用SelectKBest和f_classif方法进行特征选择
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k='all')
selector.fit(X, y)
# 输出每个属性的得分
for i in range(len(iris.feature_names)):
print(iris.feature_names[i], selector.scores_[i])
```
运行结果如下:
```
sepal length (cm) 119.26450218450472
sepal width (cm) 49.160040089612075
petal length (cm) 1180.161182252981
petal width (cm) 960.0071468018041
```
根据输出结果可以得出结论:petal length (cm)和petal width (cm)对分类的贡献最大,而sepal width (cm)对分类的贡献最小。因此,在进行iris数据集的分类任务时,应该优先考虑petal length (cm)和petal width (cm)这两个属性。