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Python实现的特征提取操作示例

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...#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...Dataset:test score: 0.947368421053 import numpy as np from sklearn.feature_selection import RFECV from sklearn.svm...selector.grid_scores_ #嵌入式特征选择 import numpy as np from sklearn.feature_selection import SelectFromModel from sklearn.svm...―》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

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Python进行特征提取

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...#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...Dataset:test score: 0.947368421053 import numpy as np from sklearn.feature_selection import RFECV from sklearn.svm...selector.grid_scores_ #嵌入式特征选择 import numpy as np from sklearn.feature_selection import SelectFromModel from sklearn.svm...—》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

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