SequentialFeatureSelector对n_features_to_select调参,写出代码
时间: 2023-02-07 20:15:53 浏览: 251
SequentialFeatureSelector 是一种过滤式的特征选择方法,可以用来选择最优的特征子集。你可以使用 n_features_to_select 参数来调整选择的特征数量。
例如,在使用 SequentialFeatureSelector 进行特征选择时,你可以使用如下代码来选择最优的 10 个特征:
```python
from mlxtend.feature_selection import SequentialFeatureSelector
# 创建 SequentialFeatureSelector 对象
sfs = SequentialFeatureSelector(estimator=model,
k_features=10,
forward=True,
floating=False,
scoring='accuracy',
cv=5,
n_jobs=-1)
# 使用 fit 选择特征
sfs = sfs.fit(X_train, y_train)
# 获取选择的特征
selected_features = X_train.columns[list(sfs.k_feature_idx_)]
```
其中,estimator 参数表示使用的模型,k_features 表示选择的特征数量,forward 表示是否使用前向搜索策略,floating 表示是否允许特征浮动,scoring 表示评估准则,cv 表示交叉验证的折数,n_jobs 表示使用的 CPU 核心数。
在调参时,你可以尝试不同的 k_features 值,观察模型的性能变化情况,并选择最优的特征数量。