SelectorMixin#

class sklearn.feature_selection.SelectorMixin[source]#

转换器 Mixin，根据支持掩码执行特征选择

此 mixin 提供了特征选择器实现，具有 transform 和 inverse_transform 功能，前提是实现了 _get_support_mask。

示例

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.datasets import load_iris
>>> from sklearn.base import BaseEstimator
>>> from sklearn.feature_selection import SelectorMixin
>>> class FeatureSelector(SelectorMixin, BaseEstimator):
...    def fit(self, X, y=None):
...        self.n_features_in_ = X.shape[1]
...        return self
...    def _get_support_mask(self):
...        mask = np.zeros(self.n_features_in_, dtype=bool)
...        mask[:2] = True  # select the first two features
...        return mask
>>> X, y = load_iris(return_X_y=True)
>>> FeatureSelector().fit_transform(X, y).shape
(150, 2)

fit_transform(X, y=None, **fit_params)[source]#

拟合数据，然后对其进行转换。

使用可选参数 fit_params 将转换器拟合到 X 和 y，并返回 X 的转换版本。

参数:

Xshape 为 (n_samples, n_features) 的 array-like: 输入样本。
y形状为 (n_samples,) 或 (n_samples, n_outputs) 的类数组对象，默认=None: 目标值（对于无监督转换，为 None）。
**fit_paramsdict: 额外的拟合参数。仅当估计器在其 fit 方法中接受额外的参数时才传递。

返回:

X_newndarray array of shape (n_samples, n_features_new): 转换后的数组。

get_feature_names_out(input_features=None)[source]#

根据所选特征屏蔽特征名称。

参数:

input_featuresarray-like of str or None, default=None

输入特征。

如果 input_features 为 None，则使用 feature_names_in_ 作为输入特征名称。如果 feature_names_in_ 未定义，则生成以下输入特征名称：["x0", "x1", ..., "x(n_features_in_ - 1)"]。
如果 input_features 是 array-like，则如果定义了 feature_names_in_，input_features 必须与 feature_names_in_ 匹配。

返回:

feature_names_outstr 对象的 ndarray: 转换后的特征名称。

get_support(indices=False)[source]#

获取所选特征的掩码或整数索引。

参数:

indicesbool, default=False: 如果为 True，返回值将是一个整数数组，而不是布尔掩码。

返回:

supportarray: 从特征向量中选择保留特征的索引。如果 indices 为 False，则这是一个形状为 [# input features] 的布尔数组，其中元素为 True 当且仅当其对应的特征被选中保留。如果 indices 为 True，则这是一个形状为 [# output features] 的整数数组，其值是输入特征向量中的索引。

inverse_transform(X)[source]#

反转转换操作。

参数:

Xarray of shape [n_samples, n_selected_features]: 输入样本。

返回:

X_originalarray of shape [n_samples, n_original_features]: X，其中在被 transform 移除的特征位置插入了零值列。

set_output(*, transform=None)[source]#

设置输出容器。

有关如何使用 API 的示例，请参阅引入 set_output API。

参数:

transform{“default”, “pandas”, “polars”}, default=None

配置 transform 和 fit_transform 的输出。

"default": 转换器的默认输出格式
"pandas": DataFrame 输出
"polars": Polars 输出
None: 转换配置保持不变

1.4 版本新增: 添加了 "polars" 选项。

返回:

selfestimator instance: 估计器实例。

transform(X)[source]#

将 X 减少到所选特征。

参数:

Xarray of shape [n_samples, n_features]: 输入样本。

返回:

X_rarray of shape [n_samples, n_selected_features]: 仅包含所选特征的输入样本。

SelectorMixin#

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