我正在尝试获取数据集所有功能的分数。
file_data = numpy.genfromtxt(input_file)
y = file_data[:,-1]
X = file_data[:,0:-1]
x_new = SelectKBest(chi2, k='all').fit_transform(X,y)
在X的第一行之前有字符串格式的“功能名称”，但我得到“输入包含NaN，无穷大或者对于dtype（'float64'）而言太大的值”错误。所以，现在X只包含数据，y包含目标值（1，-1）。
如何从SelectKBest获取每个功能的分数（尝试使用单变量功能选择）？
感谢
答案 0 :(得分：9)
解决方案
你必须做这样的事情。
file_data = numpy.genfromtxt(input_file)
y = file_data[:,-1]
X = file_data[:,0:-1]
selector = SelectKBest(chi2, k='all').fit(X,y)
x_new = selector.transform(X) # not needed to get the score
scores = selector.scores_
您的问题
直接使用.fit_transform(features, target)时，选择器未存储，您将返回所选功能。但是，分数是选择器的属性。要获得它，您必须使用.fit(features, target)。一旦安装了选择器，就可以通过调用selector.transform(features)来获取所选功能，正如您在代码avobe中看到的那样。
正如我在代码中所评论的那样，您无需转换功能即可获得分数。只要装上它们就足够了。
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