包裹式特征选择 python

包裹式特征选择是一种特征选择技术，它将特征选择看作是一个搜索问题，尝试找到最优的子集，以最大化模型性能。与过滤式特征选择不同的是，包裹式特征选择使用机器学习模型来评估每个特征子集的性能。

以下是使用Python实现包裹式特征选择的示例：

首先，我们将使用scikit-learn中的make_classification函数生成一个虚拟数据集：

from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)

接下来，我们将使用sklearn的GridSearchCV函数来搜索最优的特征子集。我们将使用逻辑回归作为评估器，并定义要搜索的特征子集大小范围：

from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

estimator = LogisticRegression()
selector = RFECV(estimator, step=1, cv=5)
selector = selector.fit(X, y)

print("Optimal number of features : %d" % selector.n_features_)
print("Ranking of features : %s" % selector.ranking_)

在这个例子中，我们使用交叉验证来评估每个特征子集的性能。我们使用GridSearchCV函数来找到最优的特征子集大小。在这个例子中，我们使用逻辑回归作为评估器，但可以使用任何其他分类算法。

最后，我们可以使用selector.ranking_属性来获取每个特征的排名。排名越低的特征越重要。