通过 RandomizedLogisticRegression 查找选定的特征

【问题标题】：Find selected features by RandomizedLogisticRegression通过 RandomizedLogisticRegression 查找选定的特征
【发布时间】：2015-09-13 17:55:05
【问题描述】：

我正在对 300K 样本和 19 个特征进行二进制分类。我在 scikit 中使用了 RandomizedLogisticRegression() 进行特征选择。我想知道如何找到 RandomizedLogisticRegression() 选择了哪些特征。

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn logistic-regression feature-selection

【解决方案1】：

你应该使用get_support函数：

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]

【讨论】：

谢谢。这很有帮助。