Pandas中KNN算法的前向选择

Question

有人能帮助我如何在潘达斯中使用KNN算法从数据集中进行前向选择吗？

selection.RFE.html

我跟踪了这个网站，但它看起来不像一个前进的选择，它没有使用KNN算法。

• 输入是dataset和Target变量。
• 输出应该是前向选择的特性的列表。

有可能吗？如果是，怎么做？

提前谢谢。

Answer 1

我试过了，代码起作用了：

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn import preprocessing
dataset = pd.read_csv('Data.csv')
label_encoder = preprocessing.LabelEncoder()
column_list = dataset.columns.tolist()
for i in column_list:
    s = str(dataset[i].dtype)
    if (s == 'object'):
        dataset[i] = label_encoder.fit_transform(dataset[i])
dataset = dataset.dropna()
x = dataset.drop(columns=[Target])
y = dataset[Target].values
estimator = Lasso()
featureselection = SelectFromModel(estimator)
featureselection.fit(x,y)
features = featureselection.transform(x)
x.columns[featureselection.get_support()]

然而，我想使用KNN算法而不是Lasso()。