RFECV和RFE之间的实际区别是什么？
RFECV和RFE都是特征选择算法，用于从给定的特征集中选择最佳的特征子集。它们的实际区别在于以下几个方面：
- 定义：RFECV是递归特征消除交叉验证（Recursive Feature Elimination with Cross-Validation）的缩写，而RFE是递归特征消除（Recursive Feature Elimination）的缩写。
- 功能：RFECV通过交叉验证来确定每个特征子集的重要性，并选择具有最佳性能的特征子集。它可以自动选择最佳的特征数量，同时还可以评估特征子集的稳定性。RFE仅通过逐步消除特征来选择最佳的特征子集，不考虑交叉验证和特征子集的稳定性。
- 算法：RFECV基于RFE算法进行改进，它在RFE的基础上引入了交叉验证的概念，以更准确地评估特征子集的性能。RFECV使用交叉验证来计算每个特征子集的得分，并选择具有最高得分的特征子集。
- 优势：RFECV相比于RFE具有更好的稳定性和鲁棒性，因为它通过交叉验证来评估特征子集的性能，可以更好地应对过拟合和欠拟合问题。此外，RFECV还可以自动选择最佳的特征数量，无需手动设置。
- 应用场景：RFECV和RFE广泛应用于特征工程和机器学习领域。它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力，减少特征维度，提高模型的解释性和可解释性。
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我正在使用sklearn.feature_selection.RFECV来减少我的最终模型中的特性数量。对于非交叉验证的RFE，您可以准确地选择要选择的功能。但是，使用RFECV，您只能指定min_number_features_to_select，它的作用更像是一个下限。
那么RFECV如何在每次迭代中删除特性呢？我理解正常的RFE，但是交叉验证是如何发挥作用的呢？= R
浏览 2提问于2021-01-03得票数 2
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我找到了一个关于如何使用RFECV自动选择理想数量的特性的示例，其内容如下：from sklearn.model_selection但是，我正在检查如何使用RFE对象做同样的事情，但是为了包含交叉验证，我只找到了涉及使用管道的解决方案，例如：
X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features该流水线用于对RFE算法<
浏览 2提问于2020-12-14得票数 1
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具有低权重的功能将被删除，并且此过程会重复执行，直到剩余的功能数量与用户指定的功能(或默认情况下被认为是原始功能数量的一半)匹配为止。rfecv.fit(X, y)
rfe = RFE
浏览 6提问于2016-05-05得票数 5
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我有一个具有一些功能的数据帧，我想使用RFECV选择重要的功能。但是，当我尝试将xgboost的fit参数发送到RFECV的fit方法时，如下所示：xgb_rfe = XGBClassifier(objective='rfe = RFECV(estimator=xgb_rfe, min_features_to_select=2, verbose=2, n_jo
浏览 12提问于2021-02-20得票数 1
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我有一个集中于二进制分类的5K列的数据集。我有60多个专栏。我试图通过RFECV方法找到最好的特性。虽然它产生了30个最优特征，但当我在图中绘制时，我只看到了12个特征。请看我的代码和下面的情节model_b = LinearSVC(class_weight='balanced',max_iter=1000)
# create the
浏览 0提问于2019-12-15得票数 1
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我试图使用scikit-learn和随机林分类器预先形成递归特征消除，使用OOB作为在递归过程中创建的每个子集的评分方法。，但它们确实有吉尼评分的排名。请注意，我希望使用一种方法，该方法将显式地告诉我在最优分组中选择了来自我的pandas DataFrame中的哪些特性，因为我使用递归特性选择来尽量减少我将输入到最终分类器中的数据量。= RFECV(estimator=rf, step=1, cv=10, scoring='ROC'
浏览 9提问于2014-06-09得票数 17
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我正在尝试进行特征选择，并使用RFECV和LogisticRegression。为此，我需要缩放数据，因为否则回归将不会收敛。然而，我认为如果我首先缩放完整的数据，它将是有偏见的(基本上数据正在泄漏到测试集)。这是我到目前为止的代码： from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionrfe.我试着搜索，但找不到任何有用的<
浏览 63提问于2021-04-27得票数 1
我对SKLearn比较陌生，有一个关于特性选择的问题。首先，我在sklearn网站上找到了这段代码，我对它有一些问题，不知道是否有人可以帮助我。X = df.drop(['label'], axis=1)
y = df['label&#x
浏览 6提问于2019-11-11得票数 1
我试图通过学习RFECV对象和交叉验证分数，以返回模型的性能与选择的功能和特征排名。from sklearn.feature_selection import RFE, RFECV
from= RFECV(estimator=De
浏览 4提问于2020-07-05得票数 1
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我有一个蛋白质数据集，需要对其执行RFE。有100个具有二进制类别标签的示例(sick - 1，健康- 0)，每个示例有9847个特征。为了降低维数，我正在使用LogisticRegression估计器和5折CV执行RFECV。=-1)选择的要素数量(range(1, l
浏览 6提问于2018-08-20得票数 0
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我使用带有RFECV的不平衡数据集(54:38:7%)进行如下特征选择：from sklearn.metrics import log_lossrfe = RFECV(estimator=lgb_rfe, min_features_to_select=2, verbose=3, n_jobs=2, cv=3, scoring=log_loss_rfe)rfe.fit(X=X_t
浏览 6提问于2021-02-27得票数 2
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递归特征消去中估计量的超参数估计
、、、、
通过交叉验证，使用RFECV模块实现递归特征消除。RFE涉及到反复训练完整特征集上的估计器，然后删除信息最少的特征，直到收敛到最优的特征数。print "support:",rfecv.support_RFECV的文档给出了参数"estimator_params当RFE对象作为参数传递给(例如sklearn.grid_
浏览 1提问于2015-04-09得票数 5
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我正在使用scikit-learn的类来执行特性选择。我感兴趣的是确定一堆变量的相对重要性。然而，scikit-learn对多个变量返回相同的排名(1)。import RFECV>>> X, y = make_friedman1(n_samples=50, n_features=10,random_state=0)
>>> estimator = SVR(kernel="lin
浏览 1提问于2019-06-04得票数 8
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我有一个分类任务，希望使用重复嵌套的交叉验证来同时执行超参数调整和特征选择。为此，我使用Python的sklearn库在RFECV上运行RandomizedSearchCV，正如this SO answer中所建议的那样。 但是，我还需要缩放我的功能，并首先计算一些缺失的值。这两个步骤也应该包括在CV框架中，以避免训练和测试文件夹之间的信息泄漏。我试图创建一个Pipeline来到达那里，但我认为它“破坏”了我
浏览 24提问于2021-11-08得票数 3
我试图使用递归功能消除交叉验证(RFECV)在科学工具包-学习。因为存在连续变量和范畴变量的混合，所以当我对我有两个问题的范畴进行编码时，我遇到了一些问题：我不打算包括预处理，但它所做的只是推测和一个热编码，没有列删除
浏览 6提问于2020-07-19得票数 0
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我想要执行递归的特征消除与嵌套网格搜索和交叉验证每个功能子集使用scikit学习。从RFECV文档看，使用estimator_params参数支持这种类型的操作： selector = selector.fit(X, y)
File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\feature_selection\rfe<
浏览 5提问于2014-05-22得票数 13
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浏览 13提问于2019-07-18得票数 0
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浏览 18提问于2022-10-28得票数 0
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