使用chi2的SelectKBest()的k值

使用chi2的SelectKBest()的k值是指在特征选择过程中，选择k个最佳特征的数量。chi2是一种统计方法，用于计算特征与目标变量之间的相关性。SelectKBest()是一个特征选择的函数，它根据指定的评分函数选择k个最佳特征。

k值的选择需要根据具体的问题和数据集来确定。一般来说，较小的k值可以提高模型的解释性和可解释性，但可能会损失一些信息。较大的k值可以保留更多的信息，但可能会引入噪音和冗余特征。

在选择k值时，可以通过交叉验证等方法来评估模型在不同k值下的性能。一种常用的方法是使用网格搜索，尝试不同的k值，并选择在验证集上表现最好的k值。

以下是一些常见的应用场景和推荐的腾讯云相关产品：

特征选择：在机器学习和数据挖掘任务中，使用SelectKBest()可以帮助选择最相关的特征，提高模型的准确性和效率。

推荐的腾讯云产品：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）

文本分类：在文本分类任务中，使用SelectKBest()可以选择最相关的词汇特征，提高分类的准确性。

推荐的腾讯云产品：腾讯云自然语言处理（https://cloud.tencent.com/product/nlp）

生物信息学：在基因表达数据分析中，使用SelectKBest()可以选择最相关的基因特征，帮助研究人员理解基因与疾病之间的关系。

推荐的腾讯云产品：腾讯云基因组学（https://cloud.tencent.com/product/genomics）

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行评估。

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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征选择（二）

# SelectKBest 将会基于一个判别方程自动选择得分高的变量 # 这里的判别方程为F统计量 selector = SelectKBest(udf_MI, k=2) # k => 我们想要选择的变量数...# 将连续变量变为布尔值变量以满足chi2使用条件 # 不妨利用其是否大于均值来生成布尔值（仅作为演示用） X = X > X.mean(0) # iris 数据集使用前需要被打乱顺序 np.random.seed...# 这里的判别方程为F统计量 selector = SelectKBest(chi2, k=2) # k => 我们想要选择的变量数 selector.fit(train_set, train_y)...，若变量特征为类别特征，则我们可以使用独热编码配合上述chi2方法选择最重要的特征。...selector = SelectKBest(udf_MI, k=2) # k => 我们想要选择的变量数 selector.fit(train_set, train_y) # 在训练集上训练 transformed_train

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Embedded：嵌入法：先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优劣。...[:10]) 输出第三个特征 petal length 相关系数法 SelectKBest 使用相关系数法，先要计算各个特征对目标值的相关系数。...from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 #选择K个最好的特征...，返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target)[:10] 输出第三和第四个特征 petal length...，返回特征选择后的数据 SelectKBest(g, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target)[:10] 输出第三和第四个特征 petal length

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关于《Python数据挖掘入门与实战》读书笔记六（主成分分析一）

因此，使用更少的特征，创建我们自己可以理解的模型，就很有必要 #VarianceThreshold转换器可用来删除特征值的方差达不到低标准的特征 import numpy as np X = np.arange...# SelectKBest返回k个佳特征， # SelectPercentile返回表现佳的前r%个特征 #首先，选取下述特征，从pandas数据框中抽取一部分数据。...y = (adult["Earnings-Raw"] == ' >50K').values #再使用SelectKBest转换器类，用卡方函数打分，初始化转换器。...from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 transformer...= SelectKBest(score_func=chi2, k=3) #调用fit_transform方法，对相同的数据集进行预处理和转换 #生成分类效果好的三个特征 Xt_chi2 = transformer.fit_transform

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八、特征选择作者：Chris Albon 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 用于特征选取的 ANOVA F 值如果特征是类别的，计算每个特征与目标向量之间的卡方（ \chi^{...但是，如果特征是定量的，则计算每个特征与目标向量之间的 ANOVA F 值。 F 值得分检查当我们按照目标向量对数字特征进行分组时，每个组的均值是否显着不同。...对象来选择两个带有最佳 ANOVA F 值的特征 fvalue_selector = SelectKBest(f_classif, k=2) # 对 SelectKBest 对象应用特征和标签 X_kbest...= iris.target # 通过将数据转换为整数，转换为类别数据 X = X.astype(int) # 选择两个卡方统计量最高的特征 chi2_selector = SelectKBest(chi2...VarianceThreshold # 加载鸢尾花数据 iris = datasets.load_iris() # 创建特征和目标 X = iris.data y = iris.target # 使用方差阈值

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特征选择

K个最好的特征，返回选择特征后的数据 # 第一个参数为计算评估特征是否好的函数，该函数输入特征矩阵和目标向量，输出二元组（评分，P值）的数组，数组第i项为第i个特征的评分和P值。...在此定义为计算相关系数 # 参数k为选择的特征个数 SelectKBest(lambda X, Y: array(map(lambda x:pearsonr(x, Y), X.T)).T, k=2).fit_transform...chi2 # 选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target) 互信息法互信息可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量...值0.5 def mic(x, y): m = MINE() m.compute_score(x, y) return (m.mic(), 0.5) # 选择K个最好的特征，返回特征选择后的数据...递归特征消除法递归特征消除法使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，移除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。

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from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 # 再使用SelectKBest...test = SelectKBest(score_func=chi2, k=3) test.fit(X, Y) # 得分情况 np.set_printoptions(precision=3) print...卡方检验返回卡方值和P值两个统计量，其中卡方值很难界定有效的范围，而p值，我们一般使用0.01或0.05作为显著性水平，即p值判断的边界。...从特征工程的角度，我们希望选取卡方值很大，p值小于0.05的特征，即和标签是相关联的特征。而调用SelectKBest之前，我们可以直接从chi2实例化后的模型中获得各个特征所对应的卡方值和P值。...SelectKBest 用来选取K个统计量结果最佳的特征，生成看配合使用的统计量符合统计量要求的新特征矩阵看配合使用的统计量 chi2 卡方检验，专用于分类算法，捕捉相关性追求p小于显著性水平的特征

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return X_normalized def my_feature_selection(data, target): from sklearn.feature_selection import SelectKBest...from sklearn.feature_selection import chi2 data_new = SelectKBest(chi2, k= 50).fit_transform(data...即每一个样例，处理标签，每行的平方和为1. my_feature_selection()函数：使用sklearn的feature_selection函数中SelectKBest()函数和chi2()函数...，若是用词袋提取了很多维的稀疏特征，有必要使用卡方选取前k个有效的特征。...my_classification_report()函数：主要通过sklearn.metrics函数中的classification_report()函数，针对每个类别给出详细的准确率、召回率和F-值这三个参数和宏平均值

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Embedded：集成法，先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优劣。...sklearn.feature_selection import chi2 #选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data..., iris.target) 互信息法互信息系数能够很好地度量各种相关性，但是计算相对复杂一些，互信息计算公式如下：使用feature_selection库的SelectKBest类结合最大信息系数法来选择特征的代码如下...#选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 SelectKBest(mutual_info_classif, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target) Wrapper...递归特征消除法递归消除特征法使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。

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机器学习之特征选择（Feature Selection）

#留下300个特征X_fschi = SelectKBest(chi2, k=300).fit_transform(X_fsvar, y)X_fschi.shape#验证模型效果cross_val_score...调用 SelectKBest，可以直接从chi实例化后的模型中获取各个特征所对应的卡方值和 p 值。我们只需要算出来p值大于0.05 的特征有几个，这个个数就是我们想要得到的K值。...我们想要消除所有p值大于设定值，比如0.05或0.01的特征：k = chivalue.shape[0] - (pvalues_chi > 0.05).sum() #X_fschi = SelectKBest...我们想要消除所有p值大于设定值，比如0.05或0.01的特征：k = chivalue.shape[0] - (pvalues_chi > 0.05).sum()#X_fschi = SelectKBest...在使用嵌入法时，我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小选择特征。

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特征选择：8 种常见的特征过滤法

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（数据科学学习手札25）sklearn中的特征选择相关功能

(score_func,k)：其中score_func传入用于计算评分的函数，默认是f_classif，它计算的是单变量与训练target间的方差分析F值（Anova F-value）； k传入用户想要根据评分从高到低留下的变量的个数...SelectKBest进行演示，设定k=3，统计检验的方法设置为卡方独立性检验： from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.feature_selection...import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 '''导入数据''' iris = load_iris() '''为分类标签和自变量进行赋值...，这里设置检验函数为chi2，即卡方独立性检验，设置保留的变量个数为3''' X_new = SelectKBest(chi2, k=3).fit_transform(X, y) print('筛选之后...cv：控制交叉验证的分割策略，默认是3折交叉验证，有以下几种情况：　　1.None，等价于不传入参数，即使用默认设置的3折交叉验证；　　2.正整数，这时即指定了交叉验证中分裂的子集个数，即k折中的k

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sklearn中级教程——特征选择

下面我们将介绍其中一些常用的方法。 1. 方差选择法方差选择法是一种简单的特征选择方法，它通过选择具有较高方差的特征来进行特征选择。方差选择法适用于特征值是连续型变量的情况。...相关系数法相关系数法基于特征与目标变量之间的相关性来进行特征选择。它可以使用Pearson相关系数、Spearman相关系数或卡方检验等不同的相关性度量方法。...from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 selector...= SelectKBest(chi2, k=5) X_selected = selector.fit_transform(X, y) 3....通过使用这些方法，我们可以从原始数据中选择出最具预测性能的特征子集，从而提高我们的机器学习模型。

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机器学习入门数据集--5.皮马人糖尿病预测数据集

在本项目的前期训练中，数据最后的结果都不理想。因此在代码中引入了多种数据模型：逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、K近邻分类、决策树分类、支持向量机分类、xgboost。在训练集上，最高准确率为77%。...胰岛素 BMI 体质指数 DiabetesPedigreeFunction 糖尿病⾎统 Age 年龄 Outcome label：是否患病数据分析没有缺失值，而且全部是数字类型 Pregnancies...",score) from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2...select_top_4 = SelectKBest(score_func=chi2, k =4) select_top_4.fit(data,target) data_4 = select_top...cv：交叉验证生成器或可迭代的次数 n_jobs：同时工作的cpu个数（-1代表全部） verbose：详细程度 fit_params：传递给估计器的拟合方法的参数 pre_dispatch：控制并行执行期间调度的作业数量

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【Scikit-Learn 中文文档】特征选择 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

Scikit-learn将特征选择的内容作为实现了transform方法的对象： :class:`SelectKBest`移除那些除了评分最高的K个特征之外的所有特征 SelectPercentile ...SelectKBest >>> from sklearn.feature_selection import chi2 >>> iris = load_iris() >>> X, y = iris.data..., iris.target >>> X.shape (150, 4) >>> X_new = SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(X, y) >>> X_new.shape...(150, 2) 这些对象将得分函数作为输入，返回单变量的得分和p值 (或者仅仅是 SelectKBest 和 SelectPercentile 的分数): 对于回归: f_regression, ...使用Lasso,alpha的值越大，越少的特征会被选择。

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，也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状，而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。...k与SSE的关系图如下： image.png 显然，肘部对于的k值为4，故对于这个数据集的聚类而言，最佳聚类数应该选4 2....2.2 实践我们同样使用2.1中的数据集，同样考虑k等于1到8的情况，对于每个k值进行聚类并且求出相应的轮廓系数，然后做出k和轮廓系数的关系图，选取轮廓系数取值最大的k作为我们最佳聚类系数聚类数k...与轮廓系数的关系图： image.png 可以看到，轮廓系数最大的k值是2，这表示我们的最佳聚类数为2。...参考： kmeans算法原理以及实践操作(多种k值确定以及如何选取初始点方法) 【转】K-means聚类最优k值的选取

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