SelectKBest挑选评分最低的200个特征
时间: 2023-08-02 12:10:37 浏览: 42
好的,你可以使用sklearn中的SelectKBest来实现此功能。具体步骤如下:
1. 导入SelectKBest和f_classif函数
```python
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_classif
```
2. 初始化SelectKBest并设置参数
```python
selector = SelectKBest(f_classif, k=200)
```
其中,f_classif是一种基于F值的特征选择方法,k代表要选择的特征数。
3. 使用fit_transform()方法进行特征选择
```python
X_new = selector.fit_transform(X, y)
```
其中,X是原始的特征矩阵,y是对应的标签向量。fit_transform()方法将对X进行特征选择,并返回新的特征矩阵X_new。
最后,你可以输出SelectKBest所选的特征的列索引,如下所示:
```python
selected_features = selector.get_support(indices=True)
print(selected_features)
```
这将输出被选择的特征列的索引,你可以将其用于后续的特征工程中。
相关问题
SelectKBest挑选评分最低的特征
好的,如果你想要使用SelectKBest来选择评分最低的特征,可以按照以下步骤进行:
1. 导入SelectKBest和f_classif函数
```python
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_classif
```
2. 初始化SelectKBest并设置参数
```python
selector = SelectKBest(f_classif, k='all')
```
其中,f_classif是一种基于F值的特征选择方法,'all'代表选择所有特征。
3. 使用fit_transform()方法进行特征选择
```python
X_new = selector.fit_transform(X, y)
```
其中,X是原始的特征矩阵,y是对应的标签向量。fit_transform()方法将对X进行特征选择,并返回新的特征矩阵X_new。
4. 获取特征评分
```python
scores = selector.scores_
```
其中,scores是一个数组,包含了每个特征的评分。
5. 获取特征列索引
```python
selected_features = selector.get_support(indices=True)
```
其中,selected_features是一个数组,包含了被选择的特征的列索引。
6. 获取评分最低的特征的列索引
```python
worst_feature_index = scores.argmin()
```
其中,argmin()方法返回数组中最小值的索引,即返回评分最低的特征的索引。
最后,你可以使用以下代码输出评分最低的特征的列索引:
```python
print("评分最低的特征的列索引为:", selected_features[worst_feature_index])
```
这将输出评分最低的特征的列索引,你可以将其用于后续的特征工程中。
使用SelectKBest进行特征筛选
`SelectKBest` 是 scikit-learn 中的一个特征选择工具,可以根据指定的评分函数选择最优特征。
以下是使用 `SelectKBest` 进行特征选择的一般流程:
1. 导入 `SelectKBest` 和评分函数(如 `f_classif`、`mutual_info_classif` 等)。
```python
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_classif
```
2. 创建 `SelectKBest` 对象,设置评分函数和选择的特征数量 k。
```python
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=k)
```
3. 使用 `fit_transform` 方法对原始数据进行特征选择,返回被选择的 k 个特征。
```python
X_new = selector.fit_transform(X, y)
```
其中,`X` 是原始数据的特征矩阵,`y` 是对应的标签向量。`fit_transform` 方法同时对训练集进行拟合和转换。
4. 如果需要,也可以使用 `get_support` 方法获取被选择特征的索引或布尔类型数组。
```python
selector.get_support(indices=True)
selector.get_support(mask=True)
```
注意:在进行特征选择前,应该将特征矩阵和标签向量分别拆分成训练集和测试集,以免特征选择过程中泄露测试集信息。
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