ISM法python代码
时间: 2023-08-31 08:10:24 浏览: 113
ISM法是一种特征选择方法,可以用于数据预处理或特征工程中。以下是使用Python实现ISM法的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
def ism(X, y, n_features):
# 计算特征相似度矩阵
corr = np.corrcoef(X, rowvar=False)
sim = np.abs(corr)
np.fill_diagonal(sim, 0)
# 初始化特征权重和已选择特征集合
w = np.ones(X.shape[1])
selected_features = set()
# 选择n_features个特征
for i in range(n_features):
max_score, max_feature = -1, -1
for j in range(X.shape[1]):
# 如果特征已被选择,则跳过
if j in selected_features:
continue
# 计算特征j的得分
score = np.sum(w * sim[j])
if score > max_score:
max_score, max_feature = score, j
# 将得分最高的特征加入已选择特征集合
selected_features.add(max_feature)
# 更新特征权重
w *= sim[max_feature]
# 返回选择的特征索引
return list(selected_features)
# 生成示例数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=10, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 使用ISM法选择10个特征
selected_features = ism(X_train, y_train, 10)
X_train_selected = X_train[:, selected_features]
X_test_selected = X_test[:, selected_features]
# 训练随机森林模型并评估性能
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train_selected, y_train)
accuracy = rf.score(X_test_selected, y_test)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))
```
在这个示例中,我们使用`make_classification`函数生成一个20维特征的二分类数据集,然后将其拆分为训练集和测试集。我们使用`ism`函数选择10个最相关的特征,并使用这些特征训练随机森林分类器。最后,我们计算测试集上的准确率,以评估特征选择的效果。
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