我试图在R中“手动”模拟stepAIC函数,但这需要很长时间(我只发布了前两次尝试)。在逻辑回归中,python中有没有类似于stepAIC函数的东西(在迭代中消除一个p值最高的变量,并最小化AIC)?
#create model with double interactions
datapol = data.drop(['flag'], axis=1) #elimino colonna flag dai dati
poly=sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(interaction_only=True,include_bias =
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:
ValueError: X has 31 features per sample; expecting 9
这是我编写的代码,用于获取最佳要素并根据返回的要素转换数据
no_list = np.arange(1,len(list(dat)))
acc_score = 0
n_features = 0
score_list = []
for x in range(len(no_list)):
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_spli
请帮帮我。安装scikit-学习不工作
data_final_vars=data_final.columns.values.tolist()
y=['y']
X=[i for i in data_final_vars if i not in y]
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
logreg = LogisticRegression()
rfe = RFE(logreg, 20)
rfe = rfe.fit(os_data_
我使用了and的RFE算法,ROC作为度量,并希望绘制结果。这很好用,但现在我想在一张图中放入两个结果,我不确定是否有简单的解决方案,或者这是否可能。如果这是一个愚蠢的问题,我很抱歉,在R中不是太高级。有解决方案吗? 下面是我的代码: # define the control using a random forest selection function
rfFuncs$summary <- twoClassSummary
control <- rfeControl(functions=rfFuncs, verbose = TRUE, method="cv",
我对ML很陌生,一直在尝试使用RFE方法进行特性选择。我的数据集有5K记录及其二进制分类问题。这是我基于教程遵循的代码
#no of features
nof_list=np.arange(1,13)
high_score=0
#Variable to store the optimum features
nof=0
score_list =[]
for n in range(len(nof_list)):
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size
rfe = RFE(lr,15)
rfe.fit(X_train,y_train)
我得到了这个错误
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-65-10f06de816f9> in <module>()
1 #Cut down number of features to 15 using automated approach
----> 2 rfe = RFE(lr,15)
3 rfe.fit(X_t
我遇到了这个错误。我认为这是我当地设置的一个问题。
# Importing RFE and LinearRegression
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Running RFE with the output number of the variable equal to 10
lm = LinearRegression()
lm.fit(X_train, y_train)
rfe = RFE(lm, 10)
请考虑以下代码:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.pipeline import Pipeline
# data
train_X = pd.DataFrame(data=np.random.rand(20, 3), columns=["a", "b", &
我正在试用Jenkins插件(),并使用它附带的工作流全局库()。
我想在共享函数(bash/python)中嵌入一些脚本调用。显而易见的方法似乎是使用sh“.”。但是,这会导致需要一些转义(必须转义$)。此外,在字符串引号中开发脚本也有点麻烦。
是否有方法在工作流执行期间访问存储在全局库中的资源文件(例如.sh或.py文件)?这样我就能做些像
sh getScript("script.sh")
当我用熊猫get_dummies创建分类列时,我正试图理解如何使用sklearn作为线性回归模型。
我有一个数据集,布局如下:
y = Carsales
X = Unemployment, Queries, CPI_energy, CPI_all, Month(comes in as an int)
我做的第一件事是将月份转换为对象,然后是类别(直接转换为类别类型在熊猫中不起作用)。
df['MonthFac'] = df['Month'].astype('object')
df['MonthFac'] = df['Mon
我正在尝试为我的数据集进行特性选择阶段的工作。
我是ML的新手。我有大约60列,并试图选择前15个功能。我了解了RFECV,并为此编写了如下所示的代码。我知道n_features是为RFE而存在的,但对于RFECV,它是缺失的。还有其他方法来分配number of features to select吗?
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)
# create the RFE model and select 15 attributes
rfe = RFECV(model,step=5, cv=5,m
我想和功能工程师做点什么。所以,我试着用Sklearn的RFE方法来解决这个问题。但是,在我得到RFE返回的数据集之后,我不知道选择了哪些特性,哪些功能被删除了。有什么办法能让我知道吗?
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