用mathematica写出过滤器的特征选择评估代码,
时间: 2023-08-01 13:11:31 浏览: 41
以下是用Mathematica实现特征选择评估的代码示例:
首先,我们需要一个具有特征和目标变量的数据集。假设我们有一个名为“data”的数据集,其中包含10个特征和1个目标变量。我们可以使用以下代码导入数据集:
```
data = Import["path/to/data.csv"];
```
接下来,我们可以使用特征选择算法(例如,递归特征消除算法)来评估每个特征的重要性。假设我们使用了名为“featureRanking”的函数来执行此任务。该函数将返回每个特征的重要性分数,我们可以将其存储在名为“ranking”的变量中:
```
ranking = featureRanking[data];
```
现在,我们可以使用“Select”函数来选择最重要的特征。假设我们想选择排名前3的特征:
```
selectedFeatures = Select[ranking, # <= 3 &];
```
最后,我们可以使用“GatherBy”函数来将数据集分成两个子集,一个包含选择的特征,另一个包含未选择的特征:
```
selectedData = GatherBy[data, #[[selectedFeatures]] &];
unselectedData = GatherBy[data, #[[Complement[Range[10], selectedFeatures]]] &];
```
这些代码可以根据具体的数据集和特征选择算法进行调整。
相关问题
写mathematica代码画出二维映射的smale马蹄相图
以下是用 Mathematica 画出二维映射的 Smale 马蹄相图的代码:
```mathematica
(* 定义二维映射 *)
f[x_, y_] := {Mod[2 x, 1], Mod[2 y + If[x < 1/2, x, x - 1/2], 1]}
(* 构建马蹄形的初始条件 *)
x0 = 0.1;
y0 = 0.3;
(* 迭代生成序列 *)
n = 200;
pts = NestList[f @@ # &, {x0, y0}, n];
(* 绘制马蹄相图 *)
Graphics[{PointSize[0.005], Point[pts]},
AspectRatio -> Automatic, PlotRange -> All]
```
运行上述代码,即可得到 Smale 马蹄相图的可视化结果。
写mathematica代码画出二维映射的一次迭代相图
假设我们有一个一次映射 $f(x,y)=(ax+by+c,dx+ey+f)$,其中 $a,b,c,d,e,f$ 为实数常数。我们可以写出如下的 Mathematica 代码来画出它的一次迭代相图:
```
a = 1.3; b = -0.5; c = -0.2;
d = 0.8; e = 0.3; f = 0.1;
pts = Flatten[Table[{i, j}, {i, -2, 2, 0.05}, {j, -2, 2, 0.05}], 1];
iter1 = Map[{a #[[1]] + b #[[2]] + c, d #[[1]] + e #[[2]] + f} &, pts];
ListPlot[Thread[{pts, iter1}], AspectRatio -> Automatic, PlotStyle -> PointSize[Tiny]]
```
在这段代码中,我们先定义了一次映射的系数 $a,b,c,d,e,f$。然后我们使用 `Flatten` 和 `Table` 生成了平面上的一些点,并将它们存储在变量 `pts` 中。接着,我们使用 `Map` 将这些点进行一次迭代,并将其存储在变量 `iter1` 中。最后,我们使用 `ListPlot` 将原始点和迭代后的点连接起来,从而得到一次迭代相图。
你可以根据需要修改代码中的一次映射系数,以及点的密度和绘图样式。