如何在python中实现特征递归消除算法筛选重要的遥感影像波段
时间: 2023-11-28 13:50:24 浏览: 38
特征递归消除算法(Recursive Feature Elimination,RFE)是一种基于模型的特征选择方法,通过反复训练模型并剔除最不重要的特征来实现特征筛选。
在Python中,可以使用scikit-learn库中的RFE类来实现特征递归消除算法。具体步骤如下:
1. 导入必要的库和数据
```python
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
```
2. 定义模型和RFE对象
```python
model = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
rfe = RFE(model, n_features_to_select=3)
```
其中,`n_estimators`是随机森林中决策树的数量,`n_features_to_select`是需要筛选出的特征数量。
3. 进行特征递归消除
```python
rfe.fit(X, y)
```
4. 输出筛选结果
```python
print("Selected Features: %s" % rfe.support_)
print("Feature Ranking: %s" % rfe.ranking_)
```
其中,`rfe.support_`返回一个布尔类型的数组,表示每个特征是否被选中;`rfe.ranking_`返回一个整型数组,表示每个特征的重要性排名。
完整代码示例:
```python
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
model = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
rfe = RFE(model, n_features_to_select=3)
rfe.fit(X, y)
print("Selected Features: %s" % rfe.support_)
print("Feature Ranking: %s" % rfe.ranking_)
```