indices=selector.get_support(indices=True)

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)

这段代码是使用决策树分类器进行特征选择，然后重新训练一个优化后的决策树模型。首先，创建一个DecisionTreeClassifier类的实例dt。然后，使用SelectFromModel类来选择最重要的特征。这里的选择方法是基于使用决策树分类器的特征重要性排序。接下来，用fit_transform方法来拟合选择器并获取选择的特征。最后，使用get_support方法来获取所选特征的索引，然后使用这些特征重新训练一个新的决策树模型dt_optimized。