sklearn.feature_selection函数怎么确定最大值

时间: 2023-09-21 21:04:50 浏览: 120
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MI.rar_choose best feature_feature selection

sklearn.feature_selection函数中的最大值通常是通过根据选择的方法计算特征的得分，并选择得分最高的特征作为最大值来确定的。例如，当使用基于统计学的方法进行特征选择时，最大值是根据选定的统计学指标（例如方差）计算得出的。当使用递归特征消除（RFE）方法时，最大值表示需要选择的特征数量。对于不同的特征选择方法，最大值的确定方式也不同。
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# 执行sql操作 sql = "select * from rjjk" data = pd.read_sql(sql, con=db_conn) feature_cols = ['工作强度', '体重', '是否有锻炼', '是否熬夜', '生活环境', '年纪分类'] x = data[feature_cols] # 目标变量 y = data.健康状态 # 拆分训练集 验证集 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3) # 网格调优(预剪枝) 通过自动调优找到最优参数值 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV parameters2 = {'max_depth': [15, 17, 20], 'min_samples_leaf': [3, 4, 5], 'min_samples_split': [7, 9, 10]} model2 = DecisionTreeClassifier(random_state=42) grid_search = GridSearchCV(model2, parameters2, cv=5) grid_search.fit(x_train, y_train) i = grid_search.best_params_ print(i)

这段代码中，首先使用 Pandas 库中的 read_sql 函数从数据库中读取数据，并将其保存在一个 DataFrame 对象 data 中。 接下来，从 data 中选择了一些特征列作为自变量 feature_cols，并将健康状态列 y 作为因变量。 ...

最大互信息系数进行因子筛选的代码

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, mutual_info_classif # 加载数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # 分离特征和目标变量 X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 选择最好的K个...

采UVE写一个光谱特征选择python函数，带注释

好的，我可以回答这个问题。以下是一个基于UVE的光谱特征选择...这个函数使用了sklearn库中的SelectKBest和mutual_info_classif函数来计算互信息，然后根据UVE公式计算每个特征的UVE值，最后选择前k个UVE值最大的特征。

最大互信息系数python

具体来说，我们可以使用sklearn.feature_selection库中的SelectKBest函数来进行特征选择，并指定mutual_info_regression或mutual_info_classif作为评分函数。这个函数将返回被选中的最大互信息系数。 需要注意的是...

实验一、线性模型的设计与应用（1）数据准备与探索性分析： 导入波士顿房价数据集并转换为适合处理的格式。 对数据集进行初步了解，包括各个特征的含义和分布。 进行描述性统计分析，包括各特征的均值、标准差、最小值和最大值。 绘制特征之间的散点图和

4. **描述性统计**：计算每个特征的均值、标准差、最小值和最大值，可以用pandas的describe()函数来快速得到。 python desc_stats = data.describe() 5. **可视化**：创建散点图（scatter plot）或矩阵图...

1、对Iris数据进行两个特征选择，共6种组合，计算类别可分性准则函数J值（可以使用tr(Sw)值，即类间距离的迹），得出最好的分类组合，画出六种组合的分布图； 2、对Iris数据进行特征提取，使用基于自相关矩阵的PCA方法，将4个特征中转化为2个。计算类别可分性准则函数J值，画出PCA后2维数据的分布图； 3、每类前40个样本作为训练样本，后10个样本作为测试样本。基于120个训练样本，使用最近邻法对30个测试样本分类，并计算测试误差。分析对比原始数据、特征选择后数据、特征提取后数据的结果。

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold, SelectKBest, chi2 from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis # 导入数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris....

python卡方检验代码

以下是Python中使用卡方检验进行特征选择的...以上代码实现了卡方检验进行特征选择的过程，使用sklearn库中的chi2函数计算每个特征的卡方值，然后选择卡方值最大的k个特征。但也需要根据具体需求进行一些调整和完善。

用python针对给定数据集ORL_Faces，提取图像的特征(可以采用多种特征） 并图像进行分类，分类方法自选。训练数据集和测试数据集采用随机划分的方法生成，测试样本占比为20%。图像 可以经过预处理。要求 (1）简述特征提取算法、分类算法的原理; (2）给出程序和实验结果。

为了随机划分数据集，我们可以使用sklearn的train_test_split函数。 python # 读取数据集 data = [] labels = [] for i in range(40): for j in range(10): img = Image.open(f'ORL_Faces/s{i+1}/{j+1}.pgm') ...

SelectKBest

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 ...

序列浮动前向选择SFFS 互信息作为评价指标 mRMR作为准则函数 完整python代码和详细解释

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用python代码实现决策树算法

e_l, e_r = self._entropy(y[left_idxs]), self._entropy(y[right_idxs]) child_entropy = (n_l / n) * e_l + (n_r / n) * e_r ig = parent_entropy - child_entropy return ig def _entropy(self, y): hist ...

利用近邻法和决策树算法完成对Iris数据集的分类任务，其中近邻法需要实现剪辑近邻和压缩近邻两种优化。决策树算法需要至少实现ID3和C4.5两种。加上SVM算法，一共是至少五种算法。给出代码，所有算法写在同一个文件里方便检查对比， 实验过程要求： 1.scikit-learn等包辅助实现 ① 代码能够输出测试集的分类结果，采用F1作为评价指标 ② 理解算法结构，能够说明各个参数的作用 ③ 能够简单预测关键参数调整以后的变化趋势 ④ 能够根据不同要求修改模型结构并分析结果

tree[best_feature][val] = self._build_tree(sub_X, sub_y, depth+1) return tree def predict(self, X): return np.array([self._predict_one(x, self.tree_) for x in X]) def _predict_one(self, x, tree...

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