Mustaqil ishi mavzu: Bajardi

Kam ma'lumotlar bilan xususiyat tanlash
Agar siz siyrak ma'lumotlardan foydalansangiz (ya'ni, siyrak matritsalar sifatida ko'rsatilgan ma'lumotlar), chi2, mutual_info_regression, mutual_info_classif ma'lumotlarni zichlashtirmasdan ishlaydi.
Ogohlantirish: Tasniflash muammosi bilan regressiyani baholash funktsiyasidan foydalanmaslikdan ehtiyot bo'ling, siz foydasiz natijalarga erishasiz.
Misollar:

• 
  Bir o'zgaruvchan xususiyatni tanlash
  
• 
  F-testi va o'zaro ma'lumotni taqqoslash
  

3. Rekursiv xususiyatni yo'q qilish
Xususiyatlarga (masalan, chiziqli modelning koeffitsientlari) og'irliklarni belgilaydigan tashqi baholovchini hisobga olsak, rekursiv xususiyatni yo'q qilish ( RFE) maqsadi kichikroq va kichikroq xususiyatlar to'plamini rekursiv hisobga olgan holda xususiyatlarni tanlashdir. Birinchidan, baholovchi dastlabki xususiyatlar to'plamiga o'rgatiladi va har bir xususiyatning ahamiyati har qanday o'ziga xos atribut (masalan coef_, , feature_importances_) yoki chaqirilishi mumkin bo'lgan atribut orqali olinadi. Keyinchalik, eng kam muhim xususiyatlar joriy xususiyatlar to'plamidan kesiladi. Tanlash uchun kerakli xususiyatlar soniga erishilgunga qadar bu protsedura kesilgan to'plamda rekursiv ravishda takrorlanadi.
RFECVxususiyatlarning optimal sonini topish uchun o‘zaro tekshirish siklida RFE ni amalga oshiradi.
Misollar:

• 
  Rekursiv xususiyatni yo'q qilish : Raqamlarni tasniflash vazifasidagi piksellarning dolzarbligini ko'rsatadigan rekursiv xususiyatni yo'q qilish misoli.
  
• 
  O'zaro tekshirish bilan rekursiv xususiyatni yo'q qilish : o'zaro tekshirish bilan tanlangan xususiyatlar sonini avtomatik sozlash bilan rekursiv xususiyatni yo'q qilish misoli.
  

4. SelectFromModel yordamida funksiya tanlash


SelectFromModelcoef_har bir xususiyatga ma'lum bir atribut (masalan , , kabi feature_importances_) orqali yoki importance_gettermoslashtirilgandan so'ng qo'ng'iroq qilish orqali ahamiyat beradigan har qanday baholovchi bilan bir qatorda ishlatilishi mumkin bo'lgan meta-transformator . Xususiyatlar ahamiyatsiz hisoblanadi va agar xususiyat qiymatlarining tegishli ahamiyati taqdim etilgan parametrdan past bo'lsa, o'chiriladi threshold. Raqamli chegarani belgilashdan tashqari, qator argumenti yordamida chegarani topish uchun o'rnatilgan evristikalar mavjud. Mavjud evristikalar "o'rtacha", "o'rtacha" va "0,1 * o'rtacha" kabi suzuvchi ko'paytmalardir. Mezonlar bilan birgalikda tanlangan xususiyatlar soniga cheklov o'rnatish uchun parametrdan thresholdfoydalanish mumkin .max_features
Uni qanday ishlatish kerakligi haqidagi misollar uchun quyidagi bo'limlarga qarang.