我正在对 300K 样本和 19 个特征进行二元分类。 我在 scikit 中使用 RandomizedLogisticRegression() 进行特征选择。 我想知道如何找到 RandomizedLogisticRegression() 选择了哪些特征。
最佳答案
你应该使用 get_support功能:
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
clf = RandomizedLogisticRegression()
clf.fit(X,y)
print clf.get_support()
#prints [False True True True]
或者，您可以获得支持功能的索引:
print clf.get_support(indices=True)
#prints [1 2 3]
关于python - 通过 RandomizedLogisticRegression 查找选定的特征，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31078921/