为什么RFECV每次得到的最佳特征集不一样
时间: 2023-10-04 22:08:33 浏览: 50
RFECV是一种基于递归特征消除法的特征选择方法,它通过交叉验证来选择最佳的特征子集。由于交叉验证的划分是随机的,因此每次运行RFECV得到的最佳特征集可能会有所不同。同时,如果数据集中存在多个具有相同重要性的特征,也可能会导致RFECV选择的最佳特征集不一样。因此,RFECV得到的最佳特征集不一样是正常现象,但通常选择的特征子集应该是具有较好的稳定性和泛化性能的。
相关问题
rfecv选择LGBM的特征
下面是使用rfecv选择LGBM的特征的步骤:
1. 导入需要的库和数据集。
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import RFECV
from lightgbm import LGBMClassifier
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
```
2. 定义LGBM模型和RFECV。
```python
lgbm = LGBMClassifier()
rfecv = RFECV(estimator=lgbm, step=1, cv=5, scoring='accuracy')
```
其中,`estimator`参数指定了使用的学习器,`step`参数指定了每次迭代删除的特征数量,`cv`参数指定了交叉验证的折数,`scoring`参数指定了评估指标。
3. 进行特征选择。
```python
rfecv.fit(X, y)
```
4. 输出结果。
```python
print("Optimal number of features : %d" % rfecv.n_features_)
print("Selected Features: ", X.columns[rfecv.support_])
```
其中,`rfecv.n_features_`表示选择的最优特征数量,`rfecv.support_`表示每个特征是否被选择。
综上所述,使用rfecv选择LGBM的特征的步骤包括:导入库和数据集、定义LGBM模型和RFECV、进行特征选择和输出结果。
RFECV特征选择python
RFECV是Recursive Feature Elimination using Cross Validation的缩写,意为使用交叉验证的递归特征消除。它是一种特征选择方法,适用于机器学习中的特征选择问题。在这种方法中,通过逐步减少特征,每次训练通过交叉验证的方式来打分,以找到最少特征和得分最高的方案。在Python中,可以使用sklearn库中的RFECV类来实现RFECV特征选择算法。下面是一个使用RFECV的示例代码:
```
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn import linear_model
# 创建一个用于线性回归的数据集
features, target = make_regression(n_samples=1000, n_features=100, n_informative=2)
model = linear_model.LinearRegression()
refcv = RFECV(estimator=model, step=1, scoring="neg_mean_squared_error", cv=5)
refcv.fit(features, target)
selected_features = refcv.transform(features)
print("最佳特征数量:", refcv.n_features_)
print("选择的特征:", selected_features)
```
在上述代码中,我们使用make_regression函数创建了一个用于线性回归的数据集。然后,我们使用RFECV类来进行特征选择,指定了线性回归模型作为评估器,评分指标为负均方误差,交叉验证折数为5。最后,我们输出了最佳特征数量以及选择的特征。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [机器学习 (四): 特征选择](https://blog.csdn.net/vinceee__/article/details/89152962)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【python】选择特征达成数据降维](https://blog.csdn.net/weixin_45492934/article/details/125948071)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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