recursive feature elimination
时间: 2023-04-25 14:02:51 浏览: 78
递归特征消除(Recursive Feature Elimination)是一种特征选择方法,它通过反复训练模型并消除最不重要的特征来选择最佳特征子集。该方法可以用于降低模型复杂度、提高模型性能和解释模型。
相关问题
KNeighborsClassifier模型运用Recursive Feature Elimination方法进行特征工程的python实例代码
以下是使用 KNeighborsClassifier 模型和 Recursive Feature Elimination 方法进行特征工程的 Python 示例代码:
```python
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 生成一些随机数据用于演示
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)
# 创建 KNeighborsClassifier 模型
knn = KNeighborsClassifier()
# 创建 RFE 特征选择器
rfe = RFE(estimator=knn, n_features_to_select=5)
# 对数据进行特征选择
X_rfe = rfe.fit_transform(X, y)
# 输出选择的特征
print("选择的特征:")
for i in range(len(rfe.support_)):
if rfe.support_[i]:
print("特征 %d" % i)
```
在这个示例中,我们生成了一个包含 1000 个样本和 10 个特征的随机数据集。然后,我们创建了一个 KNeighborsClassifier 模型和一个 RFE 特征选择器,并使用 fit_transform() 方法对数据进行特征选择。最后,我们输出了选择的特征。
Recursive feature elimination with cross-validation代码实现
以下是使用sklearn库实现的递归特征消除(RFE)和交叉验证的代码示例:
```python
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载数据集
boston = load_boston()
# 定义线性回归模型
lr = LinearRegression()
# 定义递归特征消除交叉验证对象
rfecv = RFECV(estimator=lr, step=1, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
# 训练模型并进行特征选择
rfecv.fit(boston.data, boston.target)
# 输出最优特征数量和最优特征排名
print("最优特征数量:", rfecv.n_features_)
print("最优特征排名:", rfecv.ranking_)
```
在这个示例中,我们首先加载了波士顿房价数据集。然后,我们定义了一个线性回归模型和一个RFECV对象。我们指定了每次迭代时要删除一个特征,使用5折交叉验证进行模型评估,并使用负均方误差作为评分指标。最后,我们拟合了模型并输出了最优特征数量和最优特征排名。
需要注意的是,RFECV的计算成本较高,特别是在特征数量较多的情况下。因此,我们可能需要使用更快的模型或更小的数据集来加速计算过程。