FeatureAgglomeration: feature_names_in和get_feature_names_out

Question

我使用FeatureAgglomeration将我的105x105数据帧集群到基于Spearman的40个集群中。现在，我想使用feature_names_in和输出获得输出特性名，但是它似乎不起作用，而且我再也找不到解决方案了。这是我的密码：

    import pandas as pd
    import numpy as np
    from sklearn.cluster import FeatureAgglomeration
    features = np.array([...])
    print(features.shape)
    >>> (105,)
    Class1_rank=pd.read_excel(r'H:\PycharmProjects\RadiomicsPipeline\Class1_rank.xlsx')
    print(Class1_rank)
    >>>                         original_shape_Elongation  ...  original_ngtdm_Strength
    original_shape_Elongation        1.000000  ...                -0.054310
    original_shape_Flatness          0.616327  ...                -0.019544
    original_shape_LeastAxisLength   0.271645  ...                -0.293157
    >>> [105 rows x 105 columns]
    print(agglo.n_features_in_)
    >>> 105
    print(agglo.feature_names_in_(Class1_rank))
    print(agglo.get_feature_names_out())
    df_reduced = agglo.transform(Class1)

在print(agglo.feature_names_in_())，我得到以下错误：

TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable

但是，Class1_rank是一个DataFrame，因此不应该给出这个错误？我在这里做错了什么？

我试过的是：

1. 评论print(agglo.feature_names_in_(Class1_rank))。工作，但是print(agglo.get features out)给出了以下结果，而不是我所包含的特性的名称。 ['featureagglomeration0' 'featureagglomeration1' 'featureagglomeration2' 'featureagglomeration3' 'featureagglomeration4'....]
2. 使用features作为两个函数的输入，会产生相同的错误。
3. 将这些特性作为Class1_rank的字符串插入，会产生相同的错误。

Answer 1

feature_names_in_是一个数组，不是一个可调用的数组，所以agglo.feature_names_in_是正确的，但是它后面的括号(空或非)是不正确的。

get_feature_names_out()给出了每个集群的名称，这些名称与输入特性并不是1-1对应的，所以它不能给出类似于原始功能名称的名称。您可以使用labels_属性查找哪些输入特性进入哪些输出特性，例如这个答案。