SelectFpr#

class sklearn.feature_selection.SelectFpr(score_func=<function f_classif>, *, alpha=0.05)[source]#

过滤器：基于 FPR (假阳性率) 测试，选择 p 值低于 alpha 的特征。

FPR 测试指假阳性率 (False Positive Rate) 测试。它控制假阳性检测的总量。

在用户指南中阅读更多信息。

参数:

score_func可调用对象，默认=f_classif: 接受两个数组 X 和 y，并返回一对数组（分数，p 值）的函数。默认值为 f_classif（参见下方“另请参见”）。默认函数仅适用于分类任务。
alpha浮点数，默认=5e-2: 选择 p 值小于 alpha 的特征。

属性:

scores_形状为 (n_features,) 的类数组: 特征分数。
pvalues_形状为 (n_features,) 的类数组: 特征分数的 p 值。
n_features_in_整数: 在拟合 (fit) 期间见到的特征数量。

0.24 版本新增。
feature_names_in_形状为 (n_features_in_,) 的 ndarray: 在拟合 (fit) 期间见到的特征名称。仅当 X 的所有特征名称都是字符串时才定义。

1.0 版本新增。

另请参见

f_classif: 分类任务中标签/特征之间的 ANOVA F 值。
chi2: 分类任务中非负特征的卡方统计。
mutual_info_classif: 离散目标的互信息。
f_regression: 回归任务中标签/特征之间的 F 值。
mutual_info_regression: 连续目标的互信息。
SelectPercentile: 根据最高分数的百分位数选择特征。
SelectKBest: 根据 k 个最高分数选择特征。
SelectFdr: 根据估计的错误发现率选择特征。
SelectFwe: 根据家族错误率选择特征。
GenericUnivariateSelect: 具有可配置模式的单变量特征选择器。

示例

>>> from sklearn.datasets import load_breast_cancer
>>> from sklearn.feature_selection import SelectFpr, chi2
>>> X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
>>> X.shape
(569, 30)
>>> X_new = SelectFpr(chi2, alpha=0.01).fit_transform(X, y)
>>> X_new.shape
(569, 16)

fit(X, y=None)[source]#

在 (X, y) 上运行评分函数并获取相应的特征。

参数:

X形状为 (n_samples, n_features) 的类数组: 训练输入样本。
y形状为 (n_samples,) 的类数组或 None: 目标值（分类中的类别标签，回归中的实数）。如果选择器是无监督的，则 y 可以设置为 None。

返回:

self对象: 返回实例本身。

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

拟合数据，然后进行转换。

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:

X形状为 (n_samples, n_features) 的类数组: 输入样本。
y形状为 (n_samples,) 或 (n_samples, n_outputs) 的类数组，默认=None: 目标值（无监督转换时为 None）。
**fit_params字典: 额外的拟合参数。

返回:

X_new形状为 (n_samples, n_features_new) 的 ndarray 数组: 转换后的数组。

get_feature_names_out(input_features=None)[source]#

根据所选特征遮蔽特征名称。

参数:

input_features字符串类数组或 None，默认=None

输入特征。

如果 input_features 为 None，则 feature_names_in_ 被用作输入特征名称。如果未定义 feature_names_in_，则生成以下输入特征名称：["x0", "x1", ..., "x(n_features_in_ - 1)"]。
如果 input_features 是类数组，那么如果定义了 feature_names_in_，input_features 必须与 feature_names_in_ 匹配。

返回:

feature_names_out字符串对象的 ndarray: 转换后的特征名称。

get_metadata_routing()[source]#

获取此对象的元数据路由。

请查阅用户指南，了解路由机制的工作原理。

返回:

routingMetadataRequest: 封装路由信息的 MetadataRequest。

get_params(deep=True)[source]#

获取此估计器的参数。

参数:

deep布尔值，默认=True: 如果为 True，将返回此估计器及其包含的作为估计器的子对象的参数。

返回:

params字典: 参数名称及其对应的值。

get_support(indices=False)[source]#

获取所选特征的掩码或整数索引。

参数:

indices布尔值，默认=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:

support数组: 一个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，其中一个元素为 True 当且仅当其对应的特征被选择保留。如果 indices 为 True，则这是一个形状为 [# output features] 的整数数组，其值为输入特征向量的索引。

inverse_transform(X)[source]#

反转转换操作。

参数:

X形状为 [n_samples, n_selected_features] 的数组: 输入样本。

返回:

X_original形状为 [n_samples, n_original_features] 的数组: 在特征被 transform 移除的位置插入零列的 X。

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

设置输出容器。

有关如何使用此 API 的示例，请参阅set_output API 介绍。

参数:

transform{“default”, “pandas”, “polars”}，默认=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: 转换配置不变

1.4 版本新增：添加了 "polars" 选项。

返回:

self估计器实例: 估计器实例。

set_params(**params)[source]#

设置此估计器的参数。

此方法适用于简单估计器以及嵌套对象（例如 Pipeline）。嵌套对象具有 <component>__<parameter> 形式的参数，以便可以更新嵌套对象的每个组件。

参数:

**params字典: 估计器参数。

返回:

self估计器实例: 估计器实例。

transform(X)[source]#

将 X 缩减为所选特征。

参数:

X形状为 [n_samples, n_features] 的数组: 输入样本。

返回:

X_r形状为 [n_samples, n_selected_features] 的数组: 仅包含所选特征的输入样本。

SelectFpr#

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