python 特点选择包

Python是一种强大的编程语言，可以用它处理各种数据科学问题。在机器学习等领域，Python的特点选择包是非常有用的。特点选择是从给定数据集当选择最有用的特点的进程，以提高机器学习模型的性能。这里介绍一些经常使用的Python特点选择包。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 选择前两个最好的特点
X_new = SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(X, y)
print(X_new.shape)

上面的代码使用Scikit-learn的SelectKBest函数和卡方检验方法进行特点选择。它能够选择前k个最好的特点，这里我们设置k=2来选择前两个最好的特点。打印X_new的形状可以看到，特点数已从原始的四个降到了两个。

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 递归特点消除
clf = LogisticRegression()
rfe = RFE(estimator=clf, n_features_to_select=2, step=1)
rfe.fit(X, y)
print(rfe.support_)
print(rfe.ranking_)

另外一个经常使用的特点选择包是Scikit-learn的RFE（递归特点消除）。它使用一个基础估计器（比如逻辑回归）和递归特点消除算法来选择最好的特点。在上面的代码中，我们使用逻辑回归作为基础估计器，并设置n_features_to_select=2，以选择前两个最好的特点。打印rfe.support_和rfe.ranking_可以看到，前两个特点被选择（rfe.support_=[ True True False False]），并且其他两个特点被排除（rfe.ranking_=[1 1 2 2]）。

这里介绍了两个经常使用的Python特点选择包，但这其实不是全部。由于Python的强大生态系统，有许多其他工具也能够用于特点选择。根据问题的区别，选择区别的特点选择包可以提高机器学习模型的性能。