我有一个数据集来构建分类器:
dataset = pd.read_csv(sys.argv[1], decimal=",",delimiter=";", encoding='cp1251')
X=dataset.ix[:, dataset.columns != 'class']
Y=dataset['class']
我只想选择重要的功能,所以我这样做:
clf=svm.SVC(probability=True, gamma=0.017, C=5, coef0=0.00001, kernel='linear', class_weight='balanced')
model = SelectFromModel(clf, prefit=True)
X_train, X_test, Y_train, Y_test = cross_validation.train_test_split(X, Y, test_size=0.5, random_state=5)
y_pred=clf.fit(X_train, Y_train).predict(X_test)
X_new = model.transform(X)
所以 X_new 的形状为 3000x72,而 X 的形状为 3000x130。我想获取 X_new 中存在和不存在的功能列表。我该怎么做?
X 是一个带有标题的数据框,但 X_new 是一个列表列表,其中包含没有任何名称的特征值,所以我不能像在 pandas 中那样合并它。感谢您的任何帮助!