Pandas在使用scikit-learn进行随机森林递归特征消除

在本文中，我们将介绍Pandas在使用scikit-learn进行随机森林递归特征消除的步骤及其示例。

随机森林递归特征消除（RFECV）是一个逐步删除特征的过程，直到达到预定的停止条件。在每个迭代中，RFECV都会训练一个新的随机森林分类器，并使用它来对特征进行排序。此外，这个分类器可以用来评估特征删除的效果，并检查模型的性能变化。

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第一步：准备数据

在这个例子中，我们将使用波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset）。这个数据集包含了关于波士顿不同的住房地区的一些基础数据和定量数据，其中包括每个住宅区的房价中位数。

我们首先导入要用到的Python库并载入数据：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.feature_selection import RFECV

# 载入数据
dataset = pd.read_csv('Boston_Housing.csv')

# 去除无用列
dataset = dataset.drop('Unnamed: 0', axis=1)

第二步：准备特征和目标变量

我们需要分离特征和目标变量，以便我们可以对特征进行特征选取和状态化。

# 分离特征和目标变量
target = dataset['medv']
features = dataset.drop('medv', axis=1)

第三步：使用RFECV特征选择

现在我们已经安排好了数据，接下来我们可以开始使用RFECV选择我们的特征。 首先，我们需要创建一个随机森林分类器并将其传递给RFECV。然后，我们就可以调用特征选择器的fit方法来运行RFECV。

# 创建随机森林分类器
rf = RandomForestRegressor()

# 创建特征选择器
rfe = RFECV(estimator=rf)

# 运行特征选择器
rfe.fit(features, target)

# 打印出选出来的特征
print(rfe.support_)

这段代码打印出了我们选出来的特征。这里我们选择所有的特征，因为我们没有设置自己的RFECV参数。

>>> print(rfe.support_)
array([ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,
        True,  True,  True])

我们也可以查看每个特征选择的重要性排名。

# 打印出特征选择重要性的排名
print(rfe.ranking_)

这里我们可以看到RM排名第一，也就是说，它是最重要的特征。

>>> print(rfe.ranking_)
array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

所以，我们可以知道哪些特征是整个数据集中最具有重要性的。

总结

在本文中，我们介绍了Pandas在使用scikit-learn进行随机森林递归特征消除的过程。我们通过解释如何使用RFECV来选择特征，并提供了一个基本的示例来说明该方法的使用。如果你对特征选择或随机森林适应性算法感兴趣，那么使用RFECV是一个不错的选择来获得最优特征集。