随机森林 sklearn 高维特征筛选

高维特征筛选是指在拥有大量特征的数据集中，使用合适的方法选择对目标变量有最大区分度的特征子集。在随机森林中，可以使用特征重要性排序来进行高维特征筛选。特征重要性是通过计算在构建随机森林模型时，每个特征对模型性能的贡献度来得出的。

在sklearn中，可以通过以下步骤进行随机森林高维特征筛选：
1. 首先，将数据进行标准化，确保各个特征的数值范围一致。
2. 然后，构建一个随机森林分类器，设置好相应的参数，如n_estimators（决策树的数量）和max_features（每个决策树在划分时考虑的特征数）。
3. 使用训练集数据拟合随机森林模型。
4. 获取特征的重要性排序，可以通过model.feature_importances_来获取。

下面是一个示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 数据标准化
scaler = MinMaxScaler()
X_train_s = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_s = scaler.transform(X_test)

# 构建随机森林模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=1000, max_features='sqrt', random_state=123)
model.fit(X_train_s, y_train)

# 获取特征的重要性排序
feature_importances = model.feature_importances_

# 根据重要性排序进行高维特征筛选
selected_features = [X_train.columns[i] for i in np.argsort(feature_importances)[::-1]]