sklearnfeature_selectionSelectFromModel_0">sklearn.feature_selection.SelectFromModel模型筛选特征

以随机森林为例，查看随机森林之类的模型使用的特征。有两种使用方式：

1， 使用未训练的模型

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
X = [[ 0.87, -1.34,  0.31 ],
     [-2.79, -0.02, -0.85 ],
     [-1.34, -0.48, -2.55 ],
     [ 1.92,  1.48,  0.65 ]]
y = [0, 1, 0, 1]

# 输入参数包括estimator, threshold:筛选阈值， prefit=False:是否训练过，max_features:最大特征数
selector = SelectFromModel(estimator=LogisticRegression(), threshold=0.5).fit(X, y)

# 筛选的特征的阈值
selector.threshold_ # 0.5

# 特征支持的布尔表
selector.get_support() # array([False,  True, False])

# 对输入进行特征筛选
X_new = selector.transform(X)

# 查看筛选出的特征名称,需要给出特征的名称列表，如果是pandas，就可以输入x.columns
selector.get_feature_names_out(['a', 'b', 'c']) # ['b']

2, 使用训练模型

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
X = [[ 0.87, -1.34,  0.31 ],
     [-2.79, -0.02, -0.85 ],
     [-1.34, -0.48, -2.55 ],
     [ 1.92,  1.48,  0.65 ]]
y = [0, 1, 0, 1]


rfc = rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=9, max_depth=6,random_state=9)
rfc.fit(X, y)
selector = SelectFromModel(rfc, prefit=True)

# 筛选的特征的阈值
selector.threshold_ # 0.55249

# 特征支持的布尔表
selector.get_support() # array([False,  True, False])

# 对输入进行特征筛选
X_new = selector.transform(X)

# 查看筛选出的特征名称,需要给出特征的名称列表，如果是pandas，就可以输入x.columns
selector.get_feature_names_out(['a', 'b', 'c']) # ['b']