svm-ref特征选择

在SVM中进行特征选择的方法之一是使用递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）算法。RFE算法可以通过循环选择和移除特征，来逐渐减少特征集的大小，直到达到所需数量的特征。在RFE算法中，我们首先选择一个外部估计器，例如线性内核的SVM。然后，我们使用该估计器进行特征选择，并计算出每个特征的权重系数。接下来，我们将选定的特征集合应用于高斯内核的SVM模型中，以进行样本分类。

在Python的sklearn库中，可以使用SVC函数从sklearn.svm模块中导入SVC类，并使用RFECV函数从sklearn.feature_selection模块中导入RFECV类来执行RFE算法。下面是一个示例代码：

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

svc = SVC(kernel="linear")
rfecv = RFECV(estimator=svc, step=1, cv=StratifiedKFold(2), scoring='accuracy', verbose=1, n_jobs=1)
rfecv.fit(X, y)

X_RFECV = rfecv.transform(X)

clf = svm.SVC(gamma="auto", C=0.8)
scores = (cross_val_score(clf, X_RFECV, label_data, cv=5))
print(scores)
print("Accuracy: %0.2f ( /- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std()*2))

在上述代码中，我们首先创建了一个线性内核的SVC对象，然后使用该对象创建了一个RFECV对象。在RFECV对象的fit方法中，我们传入了特征矩阵X和标签y，并进行特征选择。接下来，我们使用RFECV对象的transform方法将选择的特征应用于特征矩阵X，得到新的特征矩阵X_RFECV。然后，我们创建了一个高斯内核的SVC对象clf，并使用交叉验证方法cross_val_score对X_RFECV和标签数据label_data进行分类并计算准确率得分。