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使用extre tree和random forest做特征选择代码

时间: 2024-05-10 08:20:38 浏览: 128

以下是使用Extra Trees和Random Forest进行特征选择的Python示例代码。假设我们有一个包含特征和目标变量的数据集，并且我们要选择最重要的特征。 ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier, RandomForestClassifier # 读取数据集 data = pd.read_csv('dataset.csv') X = data.drop(columns=['target']) y = data['target'] # 创建Extra Trees分类器并拟合数据 et_clf = ExtraTreesClassifier() et_clf.fit(X, y) # 创建Random Forest分类器并拟合数据 rf_clf = RandomForestClassifier() rf_clf.fit(X, y) # 输出每个特征的重要性得分 print('Extra Trees feature importance scores:') print(et_clf.feature_importances_) print('Random Forest feature importance scores:') print(rf_clf.feature_importances_) # 选择最重要的特征 et_indices = np.argsort(et_clf.feature_importances_)[::-1] rf_indices = np.argsort(rf_clf.feature_importances_)[::-1] num_features = 10 # 选择前10个特征 et_selected_indices = et_indices[:num_features] rf_selected_indices = rf_indices[:num_features] et_selected_features = X.columns[et_selected_indices] rf_selected_features = X.columns[rf_selected_indices] print('Selected features using Extra Trees:', et_selected_features) print('Selected features using Random Forest:', rf_selected_features) ``` 上述代码将数据集加载到Pandas DataFrame中，然后使用`ExtraTreesClassifier`和`RandomForestClassifier`拟合数据，并输出每个特征的重要性得分。然后，我们选择最重要的前10个特征，并输出它们的名称。

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