以均方根误差作为筛选变量的标准,使用RFECV和五折交叉检验,实现梯度提升的特征选择,并将结果可视化
时间: 2024-05-10 13:21:20 浏览: 15
以下是一个简单的示例代码,演示如何使用RFECV和五折交叉检验进行特征选择,并将结果可视化:
```python
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一个回归数据集
X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, noise=0.1, random_state=42)
# 创建一个梯度提升回归器作为基础模型
estimator = GradientBoostingRegressor()
# 定义特征选择器
selector = RFECV(estimator, step=1, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
# 进行特征选择
selector.fit(X, y)
# 绘制特征选择结果
plt.figure()
plt.title('Gradient Boosting Feature Importance')
plt.xlabel('Number of Features')
plt.ylabel('Negative Mean Squared Error')
plt.plot(range(1, len(selector.grid_scores_) + 1), selector.grid_scores_)
plt.show()
# 输出最终选择的特征
print('Selected Features:', X[:, selector.support_].shape[1])
```
在这个示例中,我们首先使用`make_regression`函数生成一个具有10个特征的回归数据集。然后,我们创建一个梯度提升回归器,并将其作为基础模型传递给`RFECV`特征选择器。我们使用五折交叉检验和均方根误差作为评估指标。最后,我们使用`selector.support_`属性输出最终选择的特征。
特征选择结果将绘制为一个曲线图,其中X轴表示特征数量,Y轴表示均方根误差。曲线越低,表示选择的特征数量越少,误差越小,这意味着我们可以通过选择更少的特征来获得更好的模型性能。
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