Преобразование тестовых данных для выбранного процентиля - PullRequest
Новая
       5

Преобразование тестовых данных для выбранного процентиля

0 голосов
/ 13 июля 2020

У меня есть код: 

feature_sel_list=[mutual_info_classif,f_classif,chi2]
percentiles = (1,5,10, 15, 20, 30, 40,50,60,70,80,90,100)

for l in feature_sel_list:

    for percentile in percentiles:
        
        # Instantiate model 
        rf = RandomForestClassifier(n_estimators= 1000, random_state=42)
        
        print('Percentile is ',percentile)
        X_new = SelectPercentile(l,percentile).fit_transform(X_train,y_train)
        print("Reduced shape ",X_new.shape)
        rf.fit(X_new,y_train)
        y_pred = rf.predict(X_test)

После того, как я сделал SelectPercentile(l,percentile).fit_transform(X_train,y_train), мне нужно преобразовать тестовые данные, так как количество функций будет уменьшено. Как мне избежать длительной процедуры, состоящей в том, чтобы сначала взять имена столбцов, а затем выполнить фильтр. Есть ли для этого функция sklearn?

...