indices=selector.get_support(indices=True)
时间: 2023-09-24 17:08:57 浏览: 47
这行代码是用来获取经过特征选择后所选中的特征的索引值。selector.get_support()会返回一个布尔数组,表示哪些特征被选择了,True表示选择,False表示未选择。而indices=selector.get_support(indices=True)则是将选中特征的索引值存储在indices变量中,方便后续使用。
相关问题
selected_features_index = selector_f_classif.get_support(indices=True)
这行代码是在使用 scikit-learn 中的 `SelectKBest` 进行特征选择后,获取被选择特征的索引。
具体来说,`selector_f_classif` 是一个 `SelectKBest` 对象,使用 `f_classif` 方法对特征进行评分,并选择评分最高的 k 个特征。`get_support` 方法返回一个布尔类型的数组,表示每个特征是否被选择。`indices` 参数为 True 时,返回被选择特征的索引,即 `selected_features_index`。这样,我们可以使用这个索引来提取原始数据的被选择特征部分。
dt = DecisionTreeClassifier(random_state=0) #使用特征选择来训练模型 selector_dt = SelectFromModel(dt) X_train_selected_dt = selector_dt.fit_transform(X_train, Y_train) selected_feature_indices_dt = selector_dt.get_support(indices=True) #根据选择的特征索引重新训练决策树模型 dt_optimized = DecisionTreeClassifier(random_state=0) dt_optimized.fit(X_train_selected_dt, Y_train)
这段代码使用了决策树分类器(`DecisionTreeClassifier`)和特征选择(`SelectFromModel`)来训练模型。首先,创建一个`DecisionTreeClassifier`对象,并指定随机数种子(`random_state=0`)。然后,使用`SelectFromModel`方法来对训练数据进行特征选择,返回一个新的训练数据集`X_train_selected_dt`,该数据集只保留了重要的特征。`get_support(indices=True)`可以获取到选择的特征索引,存储在`selected_feature_indices_dt`中。最后,使用经过特征选择后的数据集重新训练决策树模型,得到`dt_optimized`。