Random_Logistic_regression中get_support()方法

最新推荐文章于 2025-05-19 17:30:46 发布
最新推荐文章于 2025-05-19 17:30:46 发布
阅读量4.9k 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Baby_bye/article/details/93408093
博客讲述使用随机逻辑回归模型进行特征筛选，调用get_support方法获取结果时出现索引错误。指出get_support的indices参数默认是False，返回布尔数组，将其改为True，返回整型数组，即可解决该错误。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用随机逻辑回归模型进行特征筛选，使用get_support方法获取结果时出现以下错误：

IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 9 but corresponding boolean dimension is 8

解决办法：

get_support（indices=False）indices默认是False，返回一个类型是boolean的数组；indices为True，返回一个整型数组，

所以解决办法就是把参数改变。默认的是False,改为get_support(indices=True)就好了。
 

cs224u sst_02_hand_built_features Wrapper for LogisticRegression
大模型与Agent智能体
05-11 424
cs224u sst_02_hand_built_features Wrapper for LogisticRegression 上一篇博客(https://duanzhihua.blog.youkuaiyun.com/article/details/105981617)我们讲解了BasicSGDClassifier ，它在SST上做得很好！但我们可能不想依赖BasicSGDClassifier ，相反，我们希望依靠sklearn。下面是一个简单的sklearn.linear.model.LogisticRegres
自然语言处理之文本分类：Logistic Regression：LogisticRegression在文本分类中的应用
zhubeibei168的博客
05-11 1011
Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的统计学方法，尤其在二分类问题中表现突出。在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是其核心应用之一，例如情感分析、主题分类等。Logistic回归模型通过Sigmoid函数将线性模型的输出转换为概率，从而实现分类预测。特征工程在NLP中的应用是通过特征选择和特征转换来优化模型输入的过程。特征选择帮助我们从大量特征中筛选出最相关的特征，而特征转换则将文本数据转换为模型可以理解和处理的数值向量。通过这些步骤，我们可以提高模型的性能，减少过拟合的风险，同时降低计算成本。
逻辑回归中get_support（）方法出现问题
weixin_40721411的博客
12-26 5828
IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 4 but corresponding boolean dimension is 3 解决方法：get_support（indices=False）indices是False，就返回一个类型是boolean的数组，如果indi...
机器学习特征选择-逻辑回归RandomizedLogisticRegression
yuxj的博客
10-07 4053
data = pd.read_excel(filename) x = data.iloc[:,:8].as_matrix() y = data.iloc[:,8].as_matrix() from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR from sklearn.linear_model import RandomizedLog...
机器学习之逻辑回归(Logistic Regression)
2302_82237047的博客
05-19 2605
1. 初始化参数学习率：控制梯度下降时参数更新的步长，自定义设置(我将其设置为0.1)；最大迭代次数：自定义设置(我设置为10000)，防止算法无限循环。收敛阈值：自定义设置(我设置为1e-4)，当梯度的范数小于设置值时，认为算法已收敛。参数向量：存储模型的权重和偏置，初始化为 None。2. 调用sigmoid函数，将线性输出转换为概率值(0-1之间)3.模型训练添加偏置项：将输入特征矩阵X扩展为X_b，在第一列插入全 1 向量，对应偏置参数；
解决RandomizedLogisticRegression包无法调用
zszxiaobai的博客
07-28 5717
运行语句 from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression 出现如下报错 ImportError: cannot import name ‘RandomizedLogisticRegression’ from ‘sklearn.linear_model’ (D:\dev\python\lib\site-packages\sklearn\linear_model_init_.py) 原因是sklearn(版本0.21.3)下，Rando
mask-rcnn报错： IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0； ......
君临天下tjm的博客
02-14 4183
mask-rcnn在执行train.py训练模型时，报错如下： image_id 769 ERROR:root:Error processing image {'id': 769, 'source': 'shapes', 'path': 'train_data/pic/4A707SG3.jpg', 'width': 820, 'height': 706, 'mask_path': 'train_data/cv2_mask/4A707SG3.png', 'yaml_path': 'train_data..
python回归模型 变量筛选_随机逻辑回归random logistic regression-特征筛选
weixin_39630410的博客
12-06 1170
python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课(博主亲自录制视频)：http://dwz.date/b9vv#author：231469242@qq.com#微信公众号：pythonEducationfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression as LRfrom sklearn.linear_model import Randomize...
第L3周：ML | 逻辑回归 LogisticRegression
qq_40879041的博客
09-19 1822
逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用的机器学习算法，特别适用于分类问题。尽管名字中带有“回归”，但它主要用于解决二分类或多分类问题，而不是回归问题。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。 核心思想是将输入特征通过一个线性函数映射到输出，然后使用逻辑函数（Sigmoid函数或Softmax函数）将线性函数的输出转换为概率，从而实现分类。 用于将数据分为两个类别，例如判断邮件是否为垃圾邮件、病人是否患有某
【特征筛选终极技巧】：Sklearn中f_classif和f_regression的稀缺实操经验
[Sklearn中的f_classif和f_regression](https://www.scribbr.de/wp-content/uploads/2021/08/monotonic-relationships.png) # 1. 特征筛选的概念与重要性 ## 特征筛选的定义 特征筛选是数据预处理的重要步骤，旨在...
LogisticRegression 参数详解
09-21
这个文件是对python sklearn库里面的Logistic Regression模型的参数解释。
IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0； dimension is 82 but corresp
abinghui123的博客
05-04 2133
在训练maskrcnn时出现以上报错，通过一天的琢磨、debug、掉头发。才发现是标签数据的问题。 解决办法： 1、运行trian文件，程序一般会训练一个epoch才会停止，记录下出现问题的标签的id 2、将出现问题的标签重新标定 3、由于我的数据集是进行数据增强过的，所以我把有问题的标签重新进数据增强。（关于maskrcnn如何数据增强，请参考我往期博客） 附其他博文参考链接：mask-rcnn报错： IndexError: boolean index did not match indexed
YOLOP在不同数据集测试
weixin_64043217的博客
01-21 766
视觉
sklearn特征选择 保留特征名称
Sartin的博客
04-29 4953
经过特征选择后，数据变成了array类型，并失去了特征名称，查询资料后没有找到直接保留特征名称的方法。但是有一个get_support函数，可以保留提取出来的特征索引。 于是就通过这个方法自己加几句代码，取出特征选择后的特征名称。 1.方差过滤 from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold # 方差过滤 selector = Va...
python特征提取代码_Python进行特征提取的示例代码
weixin_42474164的博客
02-04 2748
Python进行特征提取的示例代码,特征,方差,数据,的是,流水线Python进行特征提取的示例代码易采站长站，站长之家为您整理了Python进行特征提取的示例代码的相关内容。#过滤式特征选择#根据方差进行选择，方差越小，代表该属性识别能力很差，可以剔除from sklearn.feature_selection import VarianceThresholdx=[[100,1,2,3],[10...
《特征工程三部曲》之二：特征选择
叫我二当家的专栏
02-24 448
什么特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。 为什么要做特征选择 在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易导致如下的后果： 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。 特征个数越多，容
Python机器学习库sklearn自动特征选择（训练集）
热门推荐
公众号：瑞行AI
11-19 1万+
1.单变量分析from sklearn.feature_selection import SelectPercentilefrom sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.feature_selection import SelectPercentile #http://scikit-learn.org/stable/modul
import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_selection import f_classif from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor # 1. 计算特征相关性矩阵 corr_matrix = X.corr() plt.figure(figsize=(15, 12)) sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, fmt=".2f", cmap="coolwarm", annot_kws={"size": 8}, cbar_kws={"shrink": 0.8}) plt.title("特征相关性热力图") plt.show() # 2. 计算VIF（方差膨胀因子）检测多重共线性 vif_data = pd.DataFrame() vif_data["Feature"] = feature_columns vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(len(feature_columns))] print("多重共线性诊断 (VIF > 5 表示高共线性):") print(vif_data.sort_values("VIF", ascending=False)) # 3. 创建统一的重要性对比表 # 计算F检验重要性（单变量） f_scores, _ = f_classif(X, y) f_importance = f_scores / f_scores.max() # 标准化 # 计算模型系数重要性（多变量） coef_importance = np.abs(model.coef_[0]) coef_importance = coef_importance / coef_importance.max() # 标准化 # 创建对比DataFrame importance_df = pd.DataFrame({ "Feature": feature_columns, "F_Importance": f_importance, "Coef_Importance": np.nan # 初始化为NaN }) # 仅填充被选择的特征 selected_indices = selector.get_support(indices=True) for idx in selected_indices: importance_df.at[idx, "Coef_Importance"] = coef_importance[list(selected_indices).index(idx)] # 添加差异指标 importance_df["Importance_Diff"] = np.abs( importance_df["F_Importance"] - importance_df["Coef_Importance"] ) print("\n统一特征重要性对比:") print(importance_df.sort_values("Importance_Diff", ascending=False)) # 4. 可视化对比 plt.figure(figsize=(14, 8)) plt.scatter(importance_df["F_Importance"], importance_df["Coef_Importance"], s=100) # 添加标签和参考线 for i, row in importance_df.iterrows(): if not np.isnan(row["Coef_Importance"]): plt.text(row["F_Importance"] + 0.02, row["Coef_Importance"] + 0.02, row["Feature"], fontsize=9) else: plt.text(row["F_Importance"] + 0.02, 0.02, f"{row['Feature']} (未选择)", fontsize=9, color="red") plt.axline((0, 0), slope=1, color="red", linestyle="--", alpha=0.5) plt.xlabel("单变量重要性 (F检验)") plt.ylabel("多变量重要性 (模型系数绝对值)") plt.title("单变量与多变量特征重要性对比") plt.grid(True, alpha=0.3) plt.show() # 5. 基于领域知识调整模型 # 示例：强制包含临床重要特征 clinical_features = ["年龄", "GCS", "意识情况"] # 临床重要特征 # 创建新的特征选择器 from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin class ClinicalFeatureSelector(BaseEstimator, TransformerMixin): def __init__(self, clinical_features, k=10): self.clinical_features = clinical_features self.k = k self.selector = None def fit(self, X, y=None): # 首先确保包含临床重要特征 clinical_indices = [list(X.columns).index(f) for f in self.clinical_features if f in X.columns] # 使用SelectKBest选择其他特征 self.selector = SelectKBest(f_classif, k=self.k - len(clinical_indices)) other_features = [f for f in X.columns if f not in self.clinical_features] self.selector.fit(X[other_features], y) return self def transform(self, X): clinical_data = X[self.clinical_features].values other_data = self.selector.transform(X[[f for f in X.columns if f not in self.clinical_features]]) return np.hstack([clinical_data, other_data]) def get_support(self): clinical_mask = [True if f in self.clinical_features else False for f in feature_columns] other_mask = self.selector.get_support() return np.array(clinical_mask + list(other_mask)) # 使用新的特征选择器 clinical_selector = ClinicalFeatureSelector(clinical_features=clinical_features, k=10) X_clinical = clinical_selector.fit_transform(X, y) # 重新训练模型 model_clinical = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) model_clinical.fit(X_clinical, y_res) # 比较特征选择结果 print("\n原始特征选择 vs 临床调整特征选择:") print("原始选择:", [feature_columns[i] for i in selector.get_support(indices=True)]) print("临床调整:", [feature_columns[i] for i in clinical_selector.get_support(indices=True)]) 显示好多未引用，改
最新发布
07-23
在`ClinicalFeatureSelector`的`get_support`方法中，`feature_columns`可能未定义，应该使用传入的特征名。 4. 在`ClinicalFeatureSelector`的`fit`方法中，`clinical_indices`的计算可能出错，因为`X`可能是...
评论 11
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值