我通过在gridsearchCV中使用RFECV实现了这一点。然而,这需要很长时间才能运行。因此,我颠倒了顺序。我做了一个网格搜索,然后我把它放在RFECV里面。我得到了这个错误和其他类似的错误:AttributeError: 'RFECV' object has no attribute 'support_'pipe = PipelineX_democrat_train,y_democrat_train)
grid_dem.score(X_democrat_test,y_d
scoring is proportional to the number of correct classificationsrfecv= RFECV(estimator=clf_rf_4, step=1, cv=4,scoring='accuracy') #4-fold cross-validation (cv=4)
print('Optim
我试图按照给定的教程来使用带有交叉验证(RFECV)功能的scikit的递归特性消除功能--使用我自己的数据学习,并继续得到一个令人费解的错误:
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold# The "accuracy" scoring is proportio