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#过滤式特征选择 #根据方差进行选择,方差越小,代表该属性识别能力很差,可以剔除 from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold x=[[100,1,2,3], [100,4,5,6], [100,7,8,9], [101,11,12,13]] selector=VarianceThreshold(1) #方差阈值值, selector.fit(x) selector.variances_ #展现属性的方差 selector.transform(x)#进行特征选择 selector.get_support(True) #选择结果后,特征之前的索引 selector.inverse_transform(selector.transform(x)) #将特征选择后的结果还原成原始数据 #被剔除掉的数据,显示为0 #单变量特征选择 from sklearn.feature_selection import SelectKBest,f_classif x=[[1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1], [3,3,3,3,3], [1,1,1,1,1]] y=[0,1,0,1] selector=SelectKBest(score_func=f_classif,k=3)#选择3个特征,指标使用的是方差分析F值 selector.fit(x,y) selector.scores_ #每一个特征的得分 selector.pvalues_ selector.get_support(True) #如果为true,则返回被选出的特征下标,如果选择False,则 #返回的是一个布尔值组成的数组,该数组只是那些特征被选择 selector.transform(x) #包裹时特征选择 from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.svm import LinearSVC #选择svm作为评定算法 from sklearn.datasets import load_iris #加载数据集 iris=load_iris() x=iris.data y=iris.target estimator=LinearSVC() selector=RFE(estimator=estimator,n_features_to_select=2) #选择2个特征 selector.fit(x,y) selector.n_features_ #给出被选出的特征的数量 selector.support_ #给出了被选择特征的mask selector.ranking_ #特征排名,被选出特征的排名为1 #注意:特征提取对于预测性能的提升没有必然的联系,接下来进行比较; from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn import cross_validation from sklearn.datasets import load_iris #加载数据 iris=load_iris() X=iris.data y=iris.target #特征提取 estimator=LinearSVC() selector=RFE(estimator=estimator,n_features_to_select=2) X_t=selector.fit_transform(X,y) #切分测试集与验证集 x_train,x_test,y_train,y_test=cross_validation.train_test_split(X,y, test_size=0.25,random_state=0,stratify=y) x_train_t,x_test_t,y_train_t,y_test_t=cross_validation.train_test_split(X_t,y, test_size=0.25,random_state=0,stratify=y) clf=LinearSVC() clf_t=LinearSVC() clf.fit(x_train,y_train) clf_t.fit(x_train_t,y_train_t) print('origin dataset test score:',clf.score(x_test,y_test)) #origin dataset test score: 0.973684210526 print('selected Dataset:test score:',clf_t.score(x_test_t,y_test_t)) #selected Dataset:test score: 0.947368421053 import numpy as np from sklearn.feature_selection import RFECV from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() x=iris.data y=iris.target estimator=LinearSVC() selector=RFECV(estimator=estimator,cv=3) selector.fit(x,y) selector.n_features_ selector.support_ selector.ranking_ selector.grid_scores_ #嵌入式特征选择 import numpy as np from sklearn.feature_selection import SelectFromModel from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_digits digits=load_digits() x=digits.data y=digits.target estimator=LinearSVC(penalty='l1',dual=False) selector=SelectFromModel(estimator=estimator,threshold='mean') selector.fit(x,y) selector.transform(x) selector.threshold_ selector.get_support(indices=True) #scikitlearn提供了Pipeline来讲多个学习器组成流水线,通常流水线的形式为:将数据标准化, #--》特征提取的学习器————》执行预测的学习器,除了最后一个学习器之后, #前面的所有学习器必须提供transform方法,该方法用于数据转化(如归一化、正则化、 #以及特征提取 #学习器流水线(pipeline) from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_digits from sklearn import cross_validation from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.pipeline import Pipeline def test_Pipeline(data): x_train,x_test,y_train,y_test=data steps=[('linear_svm',LinearSVC(C=1,penalty='l1',dual=False)), ('logisticregression',LogisticRegression(C=1))] pipeline=Pipeline(steps) pipeline.fit(x_train,y_train) print('named steps',pipeline.named_steps) print('pipeline score',pipeline.score(x_test,y_test)) if __name__=='__main__': data=load_digits() x=data.data y=data.target test_Pipeline(cross_validation.train_test_split(x,y,test_size=0.25, random_state=0,stratify=y))
以上就是Python进行特征提取的示例代码的详细内容,更多关于Python 特征提取的资料请关注其它相关文章!
标签:
python,特征提取
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年12月24日
2024年12月24日
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]