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2024年1月18日发(作者：发卡源码免费)
sklearn feature_selection
在机器学习领域中，进行特征选择常常是提高模型性能的一个重要步骤。Python中的sklearn库提供了多种特征选择方法，使得我们能够更加便捷地进行特征选择。本篇文章将结合相关代码，介绍sklearn中特征选择的应用。
1. 导入相关模块
首先，我们需要导入一些基本模块，如numpy和pandas等，以及sklearn中的一些特征选择模块，如SelectKBest、SelectPercentile、SelectFromModel等：
```
import numpy as np
import pandas as pd
from e_selection import SelectKBest, f_classif,
SelectPercentile, SelectFromModel
from _model import LogisticRegression
from le import RandomForestClassifier
from _selection import train_test_split
```
其中，SelectKBest和SelectPercentile分别是基于统计检验的特征选择方法。SelectFromModel是基于模型的特征选择方法，能够根据模型的重要性指标来选择特征。
2. 导入数据集
我们使用sklearn自带的数据集iris进行演示。读入数据，查看前5条数据：
```
from ts import load_iris
data = load_iris()
X = ame(, columns=e_names)
y =
print(())
```
3. 划分训练集和测试集
我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集：
```
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
test_size=0.2, random_state=0)
```
4. 基于统计检验的特征选择
我们可以利用SelectKBest和SelectPercentile两个类进行特征选择。SelectKBest选择重要性最高的k个特征，而SelectPercentile选择排名靠前的特征，具体选哪一种看具体情况。这里，我们以SelectKBest为例：
```
skb = SelectKBest(f_classif, k=2).fit(X_train, y_train)
X_train_new = orm(X_train)
X_test_new = orm(X_test)
print("原特征数：", X_[1])
print("新特征数：", X_train_[1])
```
我们通过fit方法，使用f_classif作为统计检验方法，选出了2个重要性最高的特征。可以看到，新特征数目从原本的4个缩减为2个。
5. 基于模型的特征选择
基于模型的特征选择可以根据模型的重要性指标来选择特征。这里，我们以逻辑回归模型为例，看看哪些特征是重要的：
```
lgr = LogisticRegression().fit(X_train, y_train)
sfm = SelectFromModel(lgr, threshold='mean').fit(X_train,
y_train)
X_train_new = orm(X_train)
X_test_new = orm(X_test)
print("原特征数：", X_[1])
print("新特征数：", X_train_[1])
```
我们使用逻辑回归模型，对特征进行选择。通过SelectFromModel类，我们设定阈值为特征重要性的均值。可以看到，新特征数目从原本的4个缩减为1个。
6. 基于随机森林的特征选择
基于随机森林的特征选择可以通过随机森林模型的重要性指标来选择特征。这里，我们演示一下这种方法：
```
rfc = RandomForestClassifier(random_state=0).fit(X_train,
y_train)
sfm = SelectFromModel(rfc, threshold='mean').fit(X_train,
y_train)
X_train_new = orm(X_train)
X_test_new = orm(X_test)
print("原特征数：", X_[1])
print("新特征数：", X_train_[1])
```
我们使用随机森林模型，对特征进行选择。通过SelectFromModel类，我们设定阈值为特征重要性的均值。可以看到，新特征数目从原本的4个缩减为2个。
7. 总结sklearn中特征选择的应用
以上，我们介绍了sklearn中特征选择的一些应用。通过SelectKBest、SelectPercentile、SelectFromModel等多种功能，我们能够更加方便地进行特征选择。但需要注意的是，特征选择不是特定问题的银弹，跟具体任务和算法的适配关系密切相关。因此，在实际应用中，需要对特定算法和任务进行实验验证，才能确定最佳的特征选择方法。
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