scikit-learn的GBDT工具进行特征选取并且输出重要特征的重要性值
时间: 2024-05-06 11:18:35 浏览: 6
scikit-learn提供了Gradient Boosting模型的特征重要性评估方法。这个方法可以帮助我们对每个特征的重要性进行评估,进而进行特征选择。具体步骤如下:
1. 导入GBDT模型和特征选择模块:
```python
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
```
2. 加载数据集,并将特征和标签分开:
```python
X, y = load_data()
```
3. 构建GBDT模型,并进行拟合:
```python
gbdt = GradientBoostingClassifier()
gbdt.fit(X, y)
```
4. 利用SelectFromModel模块进行特征选择,设定阈值threshold=“median”,也可以设定其他值:
```python
sfm = SelectFromModel(gbdt, threshold='median')
sfm.fit(X, y)
```
5. 输出选择的特征的重要性值:
```python
for feature_name, feature_importance in zip(feature_names, gbdt.feature_importances_):
print('{}: {}'.format(feature_name, feature_importance))
```
通过以上步骤,我们就可以得到每个特征的重要性值,从中选择重要性高的特征进行特征选择。