selectkbest

SelectKBest是scikit-learn库中的一个特征选择方法，用于选择最重要的K个特征。它的主要参数包括score_func和k。score_func是用于特征选择的方法，默认为适用于分类问题的F检验分类（f_classif）。k是要选择的最重要的特征数量，默认为10个。\[3\]

使用SelectKBest的示例代码如下：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
skb = SelectKBest(score_func=chi2, k=2)
skb.fit(X, y)

这段代码使用卡方检验（chi2）作为特征选择的方法，选择了2个最重要的特征。\[2\]

要查看哪些特征对结果的影响最大，可以对特征重要性进行排序。可以使用以下代码：

df_scores = pd.DataFrame(skb.scores_)
df_columns = pd.DataFrame(X.columns)
df_feature_scores = pd.concat(\[df_columns, df_scores\], axis=1)
df_feature_scores.columns = \['Feature', 'Score'\]
df_feature_scores.sort_values(by='Score', ascending=False)

这段代码将特征得分和特征名称合并，并按照得分进行降序排序，以查看特征对结果的影响程度。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [特征选择函数--selectKBest](https://blog.csdn.net/m0_54510474/article/details/127227060)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pandas怎样找出最影响结果的哪些特征--SelectKBest](https://blog.csdn.net/purpen/article/details/105213379)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python数据分析：特征选择-SelectKBest](https://blog.csdn.net/moonoon1/article/details/120074949)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]