找到重要的分类功能

时间:2013-04-03 19:26:40

标签: scikit-learn feature-selection

我正在尝试使用逻辑回归模型对一些EEG数据进行分类(这似乎给出了我数据的最佳分类)。我的数据来自多通道EEG设置,所以本质上我有一个63 x 116 x 50的矩阵(即通道x时间点x试验次数(有两种试验类型为50),我已将其重新设计为长矢量,每个试验一个。

我想要做的是在分类之后看看哪些特征在分类试验中最有用。我怎么能这样做,是否有可能测试这些功能的重要性?例如说分类主要是由N特征驱动,这些是特征x到z。例如,我可以说时间点90-95的通道10对于分类来说是重要的或重要的。

这是可能的,还是我问错了问题?

非常感谢任何评论或论文参考。

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