示範用StepwiseSelection找bic
时间: 2023-08-23 15:05:06 浏览: 31
在Python中,使用mlxtend库中的StepwiseSelection函数进行stepwise模型选择,可以通过设置scoring_criterion参数来指定BIC准则。下面是一个示例代码,演示如何使用StepwiseSelection函数进行stepwise BIC模型选择:
```
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from mlxtend.feature_selection import StepwiseSelection
# 加载数据
data = pd.read_csv("data.csv")
X = data[["x1", "x2", "x3", "x4", "x5"]]
y = data["y"]
# 构建线性回归模型
lm = LinearRegression()
# 进行stepwise BIC模型选择
sfs = StepwiseSelection(lm, scoring_criterion="bic", verbose=2)
sfs.fit(X, y)
# 查看模型选择结果
print("Selected features:", sfs.k_feature_names_)
print("BIC:", sfs.bic_)
```
在上述代码中,我们首先加载数据,并构建一个线性回归模型。在模型选择时,我们使用StepwiseSelection函数,通过设置scoring_criterion参数为"bic",来指定BIC准则。StepwiseSelection函数会自动进行stepwise模型选择,并返回选取的特征和对应的BIC值。
需要注意的是,StepwiseSelection函数默认使用的是前向逐步选择(forward)的方法。如果需要使用后向逐步选择(backward)的方法,可以将forward参数设置为False。此外,StepwiseSelection函数还提供了其他参数,如k_features(选取的特征数量)、cv(交叉验证折数)等,可以根据需要进行调整。