【Python实例第31讲】递归的特征消除法

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这个例子介绍由交叉验证自动地调整被选择的特征数量。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.datasets import make_classification# Build a classification task using 3 informative features
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=25, n_informative=3,n_redundant=2, n_repeated=0, n_classes=8,n_clusters_per_class=1, random_state=0)# Create the RFE object and compute a cross-validated score.
svc = SVC(kernel="linear")
# The "accuracy" scoring is proportional to the number of correct
# classifications
rfecv = RFECV(estimator=svc, step=1, cv=StratifiedKFold(2),scoring='accuracy')
rfecv.fit(X, y)print("Optimal number of features : %d" % rfecv.n_features_)# Plot number of features VS. cross-validation scores
plt.figure()
plt.xlabel("Number of features selected")
plt.ylabel("Cross validation score (nb of correct classifications)")
plt.plot(range(1, len(rfecv.grid_scores_) + 1), rfecv.grid_scores_)
plt.show()

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