无监督的的嵌入式特征选择 python

无监督的嵌入式特征选择是指在训练模型的同时对特征进行选择。这种方法不需要额外的标签信息，而是通过算法自动选择对目标变量最有用的特征来训练模型。

在Python中，可以使用scikit-learn库中的SelectFromModel进行无监督的嵌入式特征选择。该函数可以与各种模型一起使用，例如随机森林、Lasso回归等。以下是一个使用随机森林进行特征选择的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

# 使用随机森林进行特征选择
rf = RandomForestClassifier()
selector = SelectFromModel(rf)
selector.fit(X, y)

# 输出选择的特征
selected_features = selector.get_support(indices=True)
print(data.feature_names[selected_features])

该代码加载了乳腺癌数据集，并使用随机森林对特征进行选择。最后，代码输出了被选择的特征名称。