以均方根误差作为筛选变量的标准,使用RFECV和五折交叉检验,实现支持向量机的特征选择
时间: 2024-05-11 16:14:01 浏览: 9
以下是使用RFECV和五折交叉检验,实现支持向量机的特征选择的Python代码示例:
```python
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np
# 假设X是特征矩阵,y是目标变量
# 使用支持向量机回归模型
estimator = SVR(kernel="linear")
# 五折交叉验证
cv = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=1)
# 使用均方根误差作为评价指标
scoring = "neg_root_mean_squared_error"
# 使用递归特征消除交叉验证(RFECV)进行特征选择
rfecv = RFECV(estimator=estimator, step=1, cv=cv, scoring=scoring)
rfecv.fit(X, y)
# 输出特征重要性排名
feature_importance = list(zip(X.columns, rfecv.support_, rfecv.ranking_))
feature_importance.sort(key=lambda x: x[2])
print("Feature Importance Ranking:")
for i, (name, support, ranking) in enumerate(feature_importance, start=1):
print(f"{i}. {name}: {'Selected' if support else 'Not Selected'}")
# 输出最优特征子集和最小均方根误差
print(f"Optimal Number of Features: {rfecv.n_features_}")
print(f"Minimum RMSE: {np.abs(rfecv.grid_scores_[rfecv.n_features_ - 1])}")
```
解释:
1. 导入必要的模块和函数。
2. 定义支持向量机回归模型,使用线性核。
3. 定义五折交叉验证。
4. 定义均方根误差作为评价指标。
5. 定义递归特征消除交叉验证(RFECV)对象,指定使用支持向量机回归模型、步长为1、五折交叉验证、均方根误差作为评价指标。
6. 使用RFECV对象的fit方法,拟合特征矩阵X和目标变量y,进行特征选择。
7. 输出特征重要性排名,按照特征被选择的优先级排序。
8. 输出最优特征子集和最小均方根误差。