从数据集中移除所选要素

Question

我正在关注这个程序：https://scikit-learn.org/dev/auto_examples/inspection/plot_permutation_importance_multicollinear.html

因为我在我的模型中有一个高度相关的特征的问题(与示例中显示的不同)。在这一步中

selected_features = [v[0] for v in cluster_id_to_feature_ids.values()]

我可以获得需要从我的分类器中删除的特征的信息。它们以数字([0, 3, 5, 6, 8, 9, 10, 17])的形式给出。如何获得这些功能的名称？

Answer 1

好吧，我认为这个问题有两个不同的因素。

首先，您需要获取列名的列表。在您链接的示例代码中，功能名称列表的存储方式如下：

data.feature_names

一旦你有了特性名称，你就需要一种方法来遍历它们并只获取你想要的那些。像这样的东西应该是有效的：

columns = ['a', 'b', 'c', 'd']
keep_index = [0, 3]

new_columns = [columns[i] for i in keep_index]
new_columns

'a'，'b'