序列前向浮动搜索python

序列前向浮动搜索（Sequence Forward Floating Selection，SFFS）是一种特征选择算法。它通过反复添加和删除特征来确定最佳的特征子集。下面是一个在Python中实现SFFS算法的示例代码：

from mlxtend.feature_selection import SequentialFeatureSelector as SFS
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
data = load_iris()

# 创建分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4)

# 创建SFFS对象
sfs = SFS(knn, k_features=(1, 4), forward=True, floating=True, scoring='accuracy', cv=0)

# 执行特征选择
sfs.fit(data.data, data.target)

# 输出选择的特征
print(sfs.k_feature_idx_)

在上面的示例中，我们使用了mlxtend库中的SFS类来实现SFFS算法。首先我们加载了鸢尾花数据集，然后创建了一个KNN分类器。接着我们创建了SFS对象，并指定了要选择的特征数范围、是否采用前向选择、是否采用浮动搜索、评估指标以及交叉验证的折数。最后我们调用fit方法执行特征选择，并输出选择的特征的索引。