当前位置:   article > 正文

基于SVM的RFE_svm-rfe算法

svm-rfe算法

特征选择方法-RFE(包装式模型)


(一)RFE基本思想

    1.将全部特征纳入模型中,得到特征对应的系数(即权重);
    2.将取值最小的系数平方和对应的特征从模型中移除;

    3.用剩下的特征在进行模型训练,在进行特征移除,直至没有特征;

(二)基于SVM的RFE

1.模拟算法

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn import preprocessing
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.svm import LinearSVC

datasets = datasets.load_wine()

featureNames = datasets.feature_names

feat,label = datasets.data,datasets.target

scaler = preprocessing.StandardScaler()
i
声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/笔触狂放9/article/detail/444387
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号