我想进行监督学习。
到目前为止,我知道对所有功能都进行监督学习。
但是,我也想用K最佳功能进行实验。
我阅读了文档,发现在Scikit中学习有SelectKBest方法。
不幸的是,我不确定找到这些最佳功能后如何创建新的数据框:
假设我要进行5种最佳功能的实验:
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
select_k_best_classifier = SelectKBest(score_func=f_classif, k=5).fit_transform(features_dataframe, targeted_class)
现在,如果我要添加下一行:
dataframe = pd.DataFrame(select_k_best_classifier)
我将收到一个没有功能名称的新数据框(仅索引从0到4)。
我应该将其替换为:
dataframe = pd.DataFrame(fit_transofrmed_features, columns=features_names)
我的问题是如何创建features_names列表?
我知道我应该使用:select_k_best_classifier.get_support()
返回布尔值数组。
数组中的true值表示右列中的索引。
我应该如何将此布尔数组与可以通过该方法获得的所有要素名称的数组一起使用:
feature_names = list(features_dataframe.columns.values)
您可以html" target="_blank">执行以下操作:
mask = select_k_best_classifier.get_support() #list of booleans
new_features = [] # The list of your K best features
for bool, feature in zip(mask, feature_names):
if bool:
new_features.append(feature)
然后更改功能的名称:
dataframe = pd.DataFrame(fit_transofrmed_features, columns=new_features)
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