特征选取作为pipeline（管道）的一部分

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2018-12-08 阅读量: 909

特征选取作为pipeline（管道）的一部分

特征选择通常在实际的学习之前用来做预处理。在 scikit-learn 中推荐的方式是使用 :sklearn.pipeline.Pipeline:

clf = Pipeline([
  ('feature_selection', SelectFromModel(LinearSVC(penalty="l1"))),
  ('classification', RandomForestClassifier())
])
clf.fit(X, y)

在这段代码中，我们利用 sklearn.svm.LinearSVC 和 sklearn.feature_selection.SelectFromModel 来评估特征的重要性并且选择出相关的特征。然后，在转化后的输出中使用一个 sklearn.ensemble.RandomForestClassifier 分类器，比如只使用相关的特征。你也可以使用其他特征选择的方法和可以提供评估特征重要性的分类器来执行相似的操作。

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