基于wrapper的特征选择——递归特征消除RFE的python实现

class sklearn.feature_selection.RFE(estimator, *, n_features_to_select=None, step=1,
verbose=0)

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.RFE.html?highlight=rfe#sklearn.feature_selection.RFE

estimator：用于特征选择的分类器，如可以选择sklearn.linear_model.LogisticRegression

n_features_to_select：选择的特征数

step：如果大于或等于1，则step对应于在每次迭代中要删除的特征的(整数)数量。如果在(0.0,1.0)范围内，那么step对应于在每次迭代中要删除的特征的百分比(四舍五入)。

基于wrapper的特征选择——递归特征消除RFE的python实现相关推荐

R语言基于递归特征消除RFE（Recursive Feature Elimination）进行特征筛选（feature selection）
R语言基于递归特征消除RFE(Recursive Feature Elimination)进行特征筛选(feature selection) 对一个学习任务来说,给定属性集,有些属性很有用,另一些则可 ...
python卡方检验筛选特征原理_基于Python的遥感特征筛选—递归特征消除(RFE)与极限树(Extra-Trees)...
引言基于前几篇文章关于筛选方法的介绍,本篇同样给大家介绍两种python封装的经典特征降维方法,递归特征消除(RFE)与极限树(Extra-Trees, ET).其中,RFE整合了两种不同的超参数, ...
使用特征_R语言-使用caret包实现特征选择：递归特征消除(RFE)算法
在caret(short for classification and regression training)包中有多个函数可以实现特征选择,总的分为封装法和过滤法.封装法,将特征选择过程与训练过程 ...
特征选择之支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）
支持向量机递归特征消除(下文简称SVM-RFE)是由Guyon等人在对癌症分类时提出来的,最初只能对两类数据进行特征提取.它是一种基于Embedded方法. 支持向量机支持向量机广泛用于模式识别,机 ...
利用多项式特征生成与递归特征消除解决特征组合与特征选择问题
目录项目背景技术栈实现数据代码总结项目背景无论是对于什么数据都存在两个非常经典的问题:问题一是,数据与标签之间,数据与数据之间的一些实际关系很难搞清楚.有些时候特征A,特征B可能都与标 ...
使用RFECV、递归特征消除 (Recursive Feature Elimination)进行特征筛选详解及实战
使用RFECV.递归特征消除 (Recursive Feature Elimination)进行特征筛选详解及实战包装法,根据目标函数(通常是预测效果评分),每次选择若干特征,或者排除若干特征. 所 ...
递归特征消除和K折交叉验证(以决策树回归为例)
与特征选择不同的是递归特征消除后不会输出权值导入相应模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd ...
R语言使用caret包的rfe函数进行特征筛选、选择、特征消除RFE（Recursive Feature Elimination）进行特征筛选（feature selection）
R语言使用caret包的rfe函数进行特征筛选.选择.特征消除RFE(Recursive Feature Elimination)进行特征筛选(feature selection) 目录
随机森林模型进行递归特征消除的python实现
核心代码: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics im ...

基于wrapper的特征选择——递归特征消除RFE的python实现

基于wrapper的特征选择——递归特征消除RFE的python实现相关推荐

最新文章

热门文章