Feature-Selection 项目使用教程

Feature-Selection 项目使用教程

Feature-Selection Features selector based on the self selected-algorithm, loss function and validation method 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/Feature-Selection

1. 项目的目录结构及介绍

Feature-Selection 项目是一个基于 Python 的特征选择库，它提供了多种特征选择方法。以下是项目的目录结构及各部分的简要介绍：

Feature-Selection/
│
├── MLFeatureSelection/             # 特征选择算法的实现代码
│   ├── __init__.py
│   ├── sequence_selection.py      # 序列特征选择算法
│   ├── importance_selection.py    # 基于特征重要性的选择算法
│   ├── coherence_selection.py     # 基于相关性的特征选择算法
│   └── tools/                     # 工具模块
│       ├── __init__.py
│       ├── readlog.py             # 读取日志文件工具
│       └── filldf.py             # 数据填充工具
│
├── demo/                          # 示例文件夹，包含项目使用示例
│   ├── ...
│
├── examples/                      # 更多示例代码
│   ├── ...
│
├── requirements.txt               # 项目依赖的Python库
├── setup.py                       # 项目安装和打包脚本
└── README.md                      # 项目说明文件

2. 项目的启动文件介绍

在 MLFeatureSelection 目录中，sequence_selection.py、importance_selection.py 和 coherence_selection.py 是主要的算法实现文件。这些文件包含了特征选择算法的类和方法定义。以下是如何使用这些模块的一个简单示例：

from MLFeatureSelection.sequence_selection import Select

# 创建一个选择对象
selector = Select()

# 导入数据集和标签
selector.ImportDF(df, label='Label')

# 设置损失函数和优化方向
selector.ImportLossFunction(lossfunction, direction='ascend')

# 初始化不可训练特征和初始特征
selector.InitialNonTrainableFeatures(notusable)
selector.InitialFeatures(initialfeatures)

# 运行特征选择
selector.run(validate)

3. 项目的配置文件介绍

在 Feature-Selection 项目中，配置通常通过 Python 代码直接在脚本中进行。requirements.txt 文件定义了项目运行所需的依赖库，这些库可以通过 pip install -r requirements.txt 命令安装。

此外，项目的配置可以通过修改 setup.py 文件来进行。这个文件包含了项目的元数据和安装脚本，例如项目名称、版本、描述、作者等。如果需要调整项目的配置，可以在该文件中进行相应的修改。

以上是 Feature-Selection 项目的目录结构、启动文件介绍和配置文件介绍。使用时，请根据具体需求调整代码和配置。

Feature-Selection Features selector based on the self selected-algorithm, loss function and validation method 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/Feature-Selection