多目标特征选择python

多目标特征选择是指在特征选择过程中考虑多个目标或评价指标。在Python中，可以使用一些库和算法来进行多目标特征选择。

一种常见的多目标特征选择方法是递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）。RFE是一种基于模型的特征选择方法，它通过递归地构建模型并评估特征的贡献来选择特征。在每一轮迭代中，RFE会剔除对模型性能贡献较小的特征，直到达到指定的特征数量。

下面是使用sklearn库中的RFE进行多目标特征选择的示例代码：

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型作为评估器
estimator = LinearRegression()

# 创建RFE对象，指定要选择的特征数量
rfe = RFE(estimator, n_features_to_select=3)

# 使用RFE进行特征选择
selected_features = rfe.fit_transform(X, y)

# 打印选择的特征
print(selected_features)

# 打印特征的排名
print(rfe.ranking_)

在上述代码中，我们首先创建了一个线性回归模型作为评估器，然后创建了一个RFE对象，并指定要选择的特征数量为3。接下来，我们使用RFE的fit_transform方法对特征进行选择，并将选择后的特征存储在selected_features变量中。最后，我们打印了选择的特征和特征的排名。