随机森林 特征选择python

在 Python 中使用随机森林进行特征选择可以通过以下步骤实现：

1. 导入需要的库：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel

2. 加载数据集：

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

3. 创建随机森林模型并进行拟合：

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X, y)

4. 使用特征重要性进行特征选择：

model = SelectFromModel(clf, prefit=True)
X_new = model.transform(X)

在上述代码中，我们使用 RandomForestClassifier 进行特征选择，n_estimators 参数指定了随机森林中决策树的数量，random_state 参数用于控制随机性。

最后，通过 SelectFromModel 类基于训练好的模型进行特征选择，并将新的特征矩阵保存在 X_new 中。

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