Как sklearn.feature_selection.RFE точно исключает функции? - PullRequest
0 голосов
/ 01 ноября 2018

Я хотел бы рекурсивно исключить функции логистической регрессии, используя sk-learn. Ниже приведены коды, которые я использую.

regr = linear_model.LogisticRegression() 
selector = RFE(regr, n_features_final, step=1)

Тем не менее, я читал документацию sklearn.feature_selection.RFE, и на странице написано, что для исключения используются coefs_ или feature_importances. В моем случае, поскольку regr не возвращает feature_importances_, я предполагаю, что RFE использует coefs_ для исключения. Мой вопрос: 1. Удаляет ли RFE функции, основанные исключительно на ранжировании величин coefs_? 2, если да, то произвольно ли использовать coefs_ отдельно для устранения особенностей?

Что я имею в виду, это использовать значения функций или p-значения. Могу ли я использовать sklearn.feature_selection.RFE для этого?

Спасибо!

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...