model = RandomForestClassifier(n_estimators=10) rfe = RFE(model, n_features_to_select=15) fit = rfe.fit(X_train, y_train)

这段代码是使用随机森林算法进行特征选择，n_estimators参数表示使用的决策树数量，rfe表示递归特征消除，n_features_to_select参数表示选择的特征数量，fit函数用于拟合模型并进行特征选择。具体来说，使用随机森林算法对数据进行训练，然后根据每个特征的重要性进行特征排序，最后选择排名靠前的n_features_to_select个特征作为模型的输入。这样可以去除冗余和噪声特征，提高模型的泛化能力和效率。

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import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score def excel2m(path):#读excel数据转为矩阵函数 data = xlrd.open_workbook(path) table = data.sheets()[0] # 获取excel中第一个sheet表 nrows = table.nrows # 行数 ncols = table.ncols # 列数 datamatrix = np.zeros((nrows, ncols)) for x in range(ncols): cols = table.col_values(x) cols1 = np.matrix(cols) # 把list转换为矩阵进行矩阵操作 datamatrix[:, x] = cols1 # 把数据进行存储 return datamatrix x=excel2m("factors.xlsx") x=np.matrix(x) y=excel2m("RON.xlsx") y=np.matrix(y) rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=0) score=[] for i in range(1,200,10): rfe = RFE(estimator=rfc, n_features_to_select=i, step=10).fit(x, y.astype('int')) rfe.support_.sum() rfe.ranking_ x_wrapper=rfe.transform(x) once=cross_val_score(rfc,x_wrapper,y.astype('int'),cv=5).mean() score.append(once) plt.figure(figsize=[20,5]) plt.plot(range(1,200,10),score) plt.xticks(range(1,200,10)) plt.show() np.savetxt('score.csv', score, delimiter = ',') # 确定选择特征数量后，看各个特征得分排名 # 每个特征的得分排名，特征得分越低（1最好），表示特征越好 #print(rfe.ranking_) #np.savetxt('ranking.csv', rfe.ranking_, delimiter = ',') # 每次交叉迭代各个特征得分 #print(rfe.grid_scores_) #np.savetxt('grid_scores.csv', rfe.grid_scores_, delimiter = ',')

这段代码主要实现的功能是特征筛选，其中使用了随机森林分类器（RandomForestClassifier）和递归特征消除算法（RFE），以提高模型的准确性和降低过拟合的风险。

具体流程为：首先将读取的excel数据转换为矩阵形式，然后通过循环调整特征数量，利用RFE算法进行特征筛选，得到一个新的特征子集。接着，利用交叉验证计算新特征子集下的模型得分，并将得分保存在score列表中。最后，通过matplotlib库将score列表中的得分绘制成图表，以便直观地查看得分随特征数量的变化情况。

需要注意的是，代码中还将特征得分排名和每次交叉迭代各个特征得分保存到了csv文件中，并注释了相关代码。