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在我的代码中,它会引发运行时错误。在这里,我试图为回归数据拟合 RFE。

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.svm import SVR           
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.preprocessing import *

scaler = StandardScaler().fit(trainFeatures)
xscaled = scaler.transform(trainFeatures)
estimator = SVR()
selector = RFE(estimator, dimension, step=1)
selector = selector.fit(xscaled, trainOutput.ravel())
selectedFeatures = selector.transform(xscaled)
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根据此链接,RFE 仅在内核为线性时才与 SVR 一起使用。

默认情况下,它是“rbf”,所以这样做:

estimator = SVR(kernel="linear")
于 2018-11-25T22:33:11.383 回答