SelectKBest

SelectKBest是scikit-learn库中的一个特征选择方法，用于选择对结果影响最大的特征。它的主要参数包括score_func和k。score_func是特征选择要使用的方法，默认适合分类问题的F检验分类（f_classif）。k是要选择的特征数量，默认为10个。\[2\]

使用SelectKBest的示例代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2

# 导入数据集
iris = load_iris()
x, y = iris.data, iris.target

# 实例化SelectKBest对象
skb = SelectKBest(chi2, k=2)

# 调用fit方法拟合数据
skb = skb.fit(x, y)

# 调用属性scores_，获得特征得分
scores = skb.scores_

# 调用属性pvalues_，获得特征得分对应的p值
pvalues = skb.pvalues_

# 调用方法get_support(indices=True)，返回特征过滤后保留下的特征列索引
selected_features = skb.get_support(indices=True)

# 转换数据，得到特征过滤后保留下的特征数据集
x_new = skb.transform(x)

以上代码中，我们使用了鸢尾花数据集作为示例数据，通过SelectKBest和卡方过滤法（chi2）选择了2个最重要的特征。拟合数据后，我们可以通过scores_属性获得特征得分，通过pvalues_属性获得特征得分对应的p值，通过get_support(indices=True)方法获得特征过滤后保留下的特征列索引，通过transform方法转换数据得到特征过滤后保留下的特征数据集。\[2\]

另外，我们还可以使用fit_transform方法一步到位地拟合数据并转换数据：

x_new = skb.fit_transform(x, y)

以上是使用SelectKBest进行特征选择的示例代码。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [特征选择函数--selectKBest](https://blog.csdn.net/m0_54510474/article/details/127227060)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python数据分析：特征选择-SelectKBest](https://blog.csdn.net/moonoon1/article/details/120074949)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pandas怎样找出最影响结果的哪些特征--SelectKBest](https://blog.csdn.net/purpen/article/details/105213379)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]