熊猫数据和 scikit 学习答案

【问题标题】：pandas data and scikit learn熊猫数据和 scikit 学习
【发布时间】：2016-06-21 07:38:36
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据集，其中包含 300 多个连续和分类的预测变量。目标变量是分类变量，值为 0 或 1。我将执行逻辑回归，我想使用 scikit learn 模块中的递归特征选择来获得预测变量的候选名单。我知道如何在 rfe.fit(x,y) 函数中分配目标变量。如何将所有其他变量分配给 x 矩阵？

谢谢！

【问题讨论】：

“将所有其他变量分配给 x 矩阵”是什么意思？对于分类值，您已经有 0 或 1。对于其他特征，您需要对它们进行归一化，以便它们的值也落入 [0,1]。这就是你要找的吗？

标签： python pandas scikit-learn

【解决方案1】：

你说你要使用 scikit-learn feature selector。

您将输入矩阵传递给特征选择器（例如SelectKBest），然后您可以在分类器中使用新特征。

# X, y = your features and labels
sel = SelectKBest(chi2, k=2) # or any other feature selector
X_new = sel.fit_transform(X, y)

# clf = classifier of your choice
clf.fit(X_new, y)

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用df.drop()as it is described here请记住，删除列时你应该设置axis=1

【讨论】：