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在Python中执行功能选择时出现错误。我是python的新手。问题：from sklearn.linear_model import LogisticRegressionX = array[:,0:49]# feature extractionrfe= RFE(model, 20)
fit
浏览 0提问于2018-12-14得票数 2
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= RFECV(estimator=lgb_rfe, min_features_to_select=2, verbose=3, n_jobs=2, cv=3, scoring=log_loss_rfe/site-packages/sklearn/feature_selection/_rfe.py", line 37, in _rfe_single_fit File "/home/u
浏览 6提问于2021-02-27得票数 2
请注意，我没有预先存在的值，我希望python分配一个值。以下是我所拥有的： Out[38]: [u'the rfe master list', u'the rfe master list', rfe主列表继续了大约700次，直到我们开始下一个标题，也就是“共同问题”。
浏览 1提问于2016-09-19得票数 0
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PySpark中的特征选择
、、、、
我知道如何使用以下代码在python中进行特性选择。from sklearn.feature_selection import RFECV,RFE
rfe = RFE(logreg, step=1, n_features_to_select=28)features_bool = np.array(rfe.support
浏览 0提问于2018-11-28得票数 8
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我使用带有ExtraTreeRegressor的SupervisedFeatureSelection作为估计器，以便在回归问题中使用RFE。我使用下面的通用代码从模型中获得排名和支持：rfe_vola.fit(X_allfeatures, y_vol)print("ra
浏览 0提问于2016-10-16得票数 3
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除了Python和numpy和matplotlib之外，我不能使用任何东西。为什么会出现这个错误？我做错了什么？
浏览 18提问于2020-11-28得票数 2
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= RFE(estimator=lr,n_features_to_select=2000)x_train_rfe1 = X_trainTraceback (most recent call last): File "/miniconda3/envs/ml/lib/<
浏览 153提问于2020-07-29得票数 0
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我应该信任哪个特征选择？
、、、
我使用Python和Weka在dataset上运行特性选择(91个预测变量)。我可以从不同的算法中看到一个巨大的差异(特征排序)。这些结果与随机森林或坡度增强拟合的结果仍有很大的不同。summarize scoresprint(fit.scores_)
model = Logist
浏览 0提问于2017-01-10得票数 6
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我已经在我的数据集上执行了递归特征消除，现在尝试基于我的RFE返回的特征进行预测，但仍然遇到这个错误： X_train_rfe = rfe.fit_transform(X_train,y_train) log_reg.fit(X_train_<
浏览 76提问于2019-05-31得票数 -1
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特征选择
、、
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classify = dataset[:,4]
selector = RFE/PycharmProjects/LearnPython/Scikit-learn/
浏览 4提问于2016-08-11得票数 2
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selector.ranking_ selector = selector.fit(np.asarray(total_data), np.asarray(target)) ranking_ = rfe.fit(X_train, y_train).ranking_
File "C:\Python<
浏览 5提问于2014-01-26得票数 1
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rfe) imp Fold01.Rep1 +(rfe) fit Fold01.Rep1 size: 16 -(rfe) fit Fold02.Rep1 size: 120 -(rfe) imp Fold02.Rep1
浏览 3提问于2020-01-29得票数 0
# Importing RFE and LinearRegressionfrom sklearn.linear_modelimport LinearRegression
lm = LinearRegression()
rfe = RFE(l
浏览 14提问于2022-01-11得票数 0
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下面是代码：from pandas import read_csvY = array[:,8]model = LogisticRegression(solver='liblinear')fit = rfe.fit(X, Y)
print("Nu
浏览 15提问于2022-08-03得票数 0
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/home/rgr6291/.conda/envs/rfe_paper
无论我是否在fomc环境中，从VS代码启动终端窗口都会导致不同的行为。如果我选择，比方说，rfe_paper环境，并从withing Code启动一个新的终端，我将得到以下自动输出：
source activa
浏览 3提问于2022-01-20得票数 4
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在以下代码中请求帮助rfe = RFE(model, 3)model.fit(X_rfe,y)print(rfe.support_)
浏览 1提问于2022-01-17得票数 1
我正在学习Python，并试图用Pandas创建一个DataFrame。我想从这个网站的从表数据，以便我可以在以后可视化它与牛郎。我对“Sch rfe”一栏有问题，因为我想有多个值(1-10，1之二4，10+，.)所以我得到的只有“巴西幽灵”，因为它没有价值？peps.append(cells[2].text)df = pd.DataFrame({"Chilisorte" : names, "Schärfe" : peps })
Out
浏览 6提问于2020-05-13得票数 1
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我正试图在我的机器学习项目中在scikit学习和weka数据挖掘工具之间做出决定。然而，我意识到了特性选择的必要性。我想知道scikit学习是否有用于特性选择的包装方法。
浏览 6提问于2016-02-25得票数 6
在使用RandomForests运行RFE模型之后，我得到了rfe.support_结果(具有True和False的数组)。sklearn.ensemble import RandomForestClassifieriris = load_iris()rfe = rfe.fit(iris
浏览 1提问于2018-11-03得票数 0
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我试图应用表函数，但是我得到了这个错误，所以我认为，因为测试是一个因素，而预测是一个矩阵：
rfe_nB_traing_folds<-BC_bind[-x,] rfe_nB_predict<-predic
浏览 0提问于2018-03-31得票数 0
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