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我有一个包含 150 个样本和近 10000 个特征的数据集。我将样本分为 6 个集群。我使用sklearn.feature_selection.RFECV方法来减少特征数量。该方法使用10 倍 CV估计重要特征的数量 3000 个特征，准确率约为 95% 。但是，我可以使用大约 250 个特征（我使用grid_scores_绘制）获得约 92% 的准确度。因此，我想获得这 250 个功能。

我已经检查了这个问题Getting features in RFECV scikit-learn并发现通过以下方式计算所选特征的重要性：

np.absolute(rfecv.estimator_.coef_)

它返回二进制分类的重要特征数量的数组长度。正如我之前指出的，我有 6 个集群，并且sklearn.feature_selection.RFECV 进行分类1 vs 1。因此我得到(15, 3000)ndarray。我不知道该怎么做。我正在考虑为每个功能采用点积：

cofs = rfecv.estimator_.coef_

coeffs = []

for x in range(cofs.shape[1]):

    vec = cofs[ : , x]

    weight = vec.transpose() @ vec 

    coeffs.append(weight)

我得到(1,3000)的数组。我可以对这些进行排序并得到我想要的结果。但我不确定它是否正确和有意义。我非常感谢任何其他解决方案。

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好吧，我深入研究了源代码。在这里我发现，实际上他们在做几乎相同的事情：

# Get ranks
if coefs.ndim > 1:
    ranks = np.argsort(safe_sqr(coefs).sum(axis=0))
else:
    ranks = np.argsort(safe_sqr(coefs))

如果是多类问题，他们将系数相加。希望对其他人有所帮助。

于 2019-06-05T10:18:32.320 回答