# 位置 from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold """ VarianceThreshold 特征选择类 __init__成员函数 函数功能: 初始化一个低方差过滤法的对象 函数原型: __init__(self, threshold=0.); 函数参数: threshold: 方差: 过滤掉小于这个值的方差 fit: 制定转换数据的标准 transform:对数据进行转换处理 """ # 原始数据 data = [[90, 2, 10, 40], [60, 4, 15, 45], [75, 3, 13, 46]] # 目标去除冗余的数据 concert = VarianceThreshold(threshold=2) # 制定转换数据的标准 concert.fit(data) # 开始转换数据 result = concert.transform(data) print("result : ", result )帮我完成它
时间: 2024-04-23 08:25:37 浏览: 16
这段代码演示了如何使用sklearn中的VarianceThreshold类进行特征选择。首先,我们定义了一个原始数据集data,其中包含了4个特征和3个样本。然后,我们创建了一个VarianceThreshold对象,将阈值threshold设为2。接着,我们使用fit()函数拟合数据,并使用transform()函数将数据转换为新的数据集result。最后,我们输出了转换后的数据集result。转换后的数据集只包含了第一个特征,因为它的方差大于等于2,而其他特征的方差都小于2,被过滤掉了。
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from sklearn import datasets from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg = LogisticRegression() rfe = RFE(logreg, 18) rfe = rfe.fit(data_final[X], data_final[y] ) print(rfe.support_) print(rfe.ranking_)#当结果是1表示该特征比较重要,被选出来,这段代码报错如下:__init__() takes 2 positional arguments but 3 were given,怎么解决
这个错误通常是由于使用了过时的参数或者方法导致的。在这个例子中,LogisticRegression() 的初始化函数只有一个参数,但是在使用 RFE() 函数时传递了两个参数,导致出现了这个错误。
解决方法是修改 RFE() 函数中的参数,将原来的 LogisticRegression() 修改为 LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=1000)。这样就可以避免这个错误。
修改后的代码如下:
```
from sklearn import datasets
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
logreg = LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=1000)
rfe = RFE(logreg, 18)
rfe = rfe.fit(data_final[X], data_final[y] )
print(rfe.support_)
print(rfe.ranking_)
```
注意,这里的 solver 和 max_iter 参数是为了避免另一个常见的错误,即 LogisticRegression() 函数的默认参数在某些情况下会导致收敛错误。如果你的数据集比较大或者复杂,可以根据需要调整这些参数。
# 分离特征与目标变量 data_final_vars=data_final.columns.values.tolist() y=['y'] X=[i for i in data_final_vars if i not in y] from sklearn import datasets from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg = LogisticRegression() rfe = RFE(logreg, 18) rfe = rfe.fit(data_final[X], data_final[y] ) print(rfe.support_) print(rfe.ranking_)#当结果是1表示该特征比较重要,被选出来,这段代码报错如下:init() takes 2 positional arguments but 3 were given,怎么解决
这个错误一般是因为 LogisticRegression() 函数的参数传递有误导致的。根据你提供的代码,可能是因为在初始化 LogisticRegression() 函数时没有指定 solver 和 max_iter 参数,导致报错。
可以试着将 LogisticRegression() 函数的初始化修改为如下形式:
```
logreg = LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=1000)
```
其中的参数根据具体情况可以进行调整。如果修改后仍然报错,请确保你已经正确导入了所需的库和模块,并且 X 和 y 的格式正确。同时,建议检查一下是否有其他代码对该部分代码造成了影响。
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