用调用sklearn的方法,在训练数据集上,实现 CFS 特征选择算法,从原始特征空间中选择一部分特征。注意: 选择特征的个数,可以事先指定:或者根据停止条件,算法自动确定最终选择的特征个数。基于所选择的特征,在训练集上训练相应的分类模型,并在测试集上评估训练得到的集成学习模型
时间: 2023-12-17 13:05:24 浏览: 18
首先,需要导入必要的库和数据集。假设我们使用的是sklearn自带的iris数据集:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
接下来,我们可以使用`SelectKBest`和`chi2`方法来进行特征选择。`SelectKBest`方法可以根据指定的得分函数来选择最重要的特征,可以使用`chi2`方法计算每个特征与分类变量之间的卡方统计量,从而评估特征的重要性。
```python
# 特征选择
selector = SelectKBest(chi2, k=2) # 选择2个最重要的特征
X_new = selector.fit_transform(X, y) # 选择最重要的特征
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.2)
# 训练分类模型
rfc = RandomForestClassifier()
rfc.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
score = rfc.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", score)
```
在上述代码中,我们使用随机森林作为分类模型,并使用`score`方法来评估模型在测试集上的表现。由于我们选择了2个最重要的特征,因此我们期望模型的准确率不会太差。
根据需求,选择最终特征个数或停止条件可以根据实际情况进行调整。
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