#过滤式特征选择
#根据方差进行选择,方差越小,代表该属性识别能力很差,可以剔除
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
x=[[...selector=VarianceThreshold(1) #方差阈值值,
selector.fit(x)
selector.variances_ #展现属性的方差
selector.transform(x)#进行特征选择...[3,3,3,3,3],
[1,1,1,1,1]]
y=[0,1,0,1]
selector=SelectKBest(score_func=f_classif,k=3)#选择3个特征,指标使用的是方差分析...,接下来进行比较;
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn import...,
#--》特征提取的学习器————》执行预测的学习器,除了最后一个学习器之后,
#前面的所有学习器必须提供transform方法,该方法用于数据转化(如归一化、正则化、
#以及特征提取
#学习器流水线