特征选择序列浮动选择算法python
时间: 2023-07-26 13:44:44 浏览: 62
特征选择序列浮动选择算法(Feature Selection Float Select)是一种特征选择算法,它可以在给定的特征集合中选择一组最佳的特征,并返回这组特征的索引。该算法的时间复杂度为O(n^2),其中n是特征的数量,因此它适用于处理中等大小的特征集合。
以下是一个简单的Python实现:
```python
def feature_selection_float_select(X, y, k):
n_features = X.shape[1]
scores = []
for i in range(n_features):
Xi = X[:, i]
score = 0
for j in range(k):
x = float_select(Xi, j+1)
yj = y[x]
score += abs(yj - np.median(y))
scores.append(score)
return np.argsort(scores)[:k]
```
在上面的代码中,X是特征矩阵,y是目标向量,k是要选择的特征数量。算法首先计算出每个特征的得分(score),得分是根据该特征中第1到第k小的样本的目标值与目标值的中位数之差的绝对值之和计算的。然后算法返回得分最低的k个特征的索引。
注意,这个实现假设输入的特征矩阵和目标向量已经被处理成NumPy数组的形式。如果不是NumPy数组,需要先进行转换操作。此外,这个实现也没有考虑特征之间的相关性,如果特征之间存在相关性,需要进行特殊处理以避免选择重复的特征。