Question

我有一组训练数据。用于创建模型的python脚本还将属性计算为numpy数组（它是一个位向量）。然后我想使用VarianceThreshold来消除所有具有0方差的特征（例如，全0或1）。然后我运行get_support(indices=True)来获取选择列的索引。

我现在的问题是如何只获取我想要预测的数据的选定功能。我首先计算所有功能，然后使用数组索引，但它不起作用：

x_predict_all = getAllFeatures(suppl_predict)
x_predict = x_predict_all[indices] #only selected features

indices是一个numpy数组。

返回的数组x_predict具有正确的长度len(x_predict)，但形状x_predict.shape[1]的形状仍然是原始长度。然后我的分类器因错误的形状而抛出错误

prediction = gbc.predict(x_predict)

  File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\ensemble\gradient_boosting.py", li
ne 1032, in _init_decision_function
    self.n_features, X.shape[1]))
ValueError: X.shape[1] should be 1855, not 2090.

我该如何解决这个问题？

Answer 1

你可以这样做：

测试数据

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

X = np.array([[0, 2, 0, 3], 
              [0, 1, 4, 3],  
              [0, 1, 1, 3]])
selector = VarianceThreshold()

备选方案1

>>> selector.fit(X)
>>> idxs = selector.get_support(indices=True)
>>> X[:, idxs]
array([[2, 0],
       [1, 4],
       [1, 1]])

备选方案2

>>> selector.fit_transform(X)
array([[2, 0],
       [1, 4],
       [1, 1]])

scikit-learn：获取预测数据的选定功能

1 个答案: