machine learning in coding(python):使用贪心搜索【进行特征选择】
- print "Performing greedy feature selection..."
- score_hist = []
- N = 10
- good_features = set([])
- # Greedy feature selection loop
- while len(score_hist) < 2 or score_hist[-1][0] > score_hist[-2][0]:
- scores = []
- for f in range(len(Xts)):
- if f not in good_features:
- feats = list(good_features) + [f]
- Xt = sparse.hstack([Xts[j] for j in feats]).tocsr()
- score = cv_loop(Xt, y, model, N)
- scores.append((score, f))
- print "Feature: %i Mean AUC: %f" % (f, score)
- good_features.add(sorted(scores)[-1][1])
- score_hist.append(sorted(scores)[-1])
- print "Current features: %s" % sorted(list(good_features))
注意还没结束:
- # Remove last added feature from good_features
- good_features.remove(score_hist[-1][1])
from kaggle
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