GBDT-RFECV多分类python

GBDT-RFECV特征选择算法同样适用于多分类问题。在Python中，可以使用sklearn库中的GradientBoostingClassifier和RFECV类进行实现。

以下是使用GBDT-RFECV进行多分类特征选择的示例代码：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.datasets import make_classification

# 创建一个三分类的数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=10, n_redundant=5, n_classes=3)

# 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, scoring='accuracy', 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]

与二分类问题类似，我们首先使用make_classification函数创建了一个具有20个特征的三分类数据集。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，我们同样设置了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。需要注意的是，对于多分类问题，我们还需要设置scoring参数为一个适当的多分类评分指标，例如'accuracy'。