Question

我正在尝试使用功能工程师。所以，我尝试使用Sklearn的RFE方法来处理它。但是在我得到RFE返回的数据集之后，我不知道选择了哪些功能，哪些功能被删除了。那么，有什么解决方案可以让我知道吗？

v = trainDF.loc[:,['A','B','C','D']].as_matrix()
t = trainDF.loc[:,['y']].values.ravel()
RFE(estimator=LogisticRegression(), n_features_to_select=3).fit_transform(v,t)

=＆GT;

array([[2, 0, 0],
       [4, 0, 0],
       [1, 0, 0],
       ..., 
       [2, 0, 0],
       [1, 0, 0],
       [3, 0, 0]])

Answer 1

您可以使用适合RFE的物体：

estimator = RFE(estimator=LogisticRegression(), n_features_to_select=3)
v_transform = estimator.fit_transform(v,t)
print(estimator.support_)  # The mask of selected features.
print(estimator.ranking_)  # The feature ranking

如何知道使用skLearn的RFE时返回的列

1 个答案: