python - 从gridsearchCV中的RFECV检索选定的要素

我想编写一个代码，以便在几个处理器和预处理器上以及在功能的不同组合上进行网格搜索。我是通过在gridsearchCV中使用RFECV来实现的。但是，这需要很长时间才能运行。因此，我撤消了命令。我进行了网格搜索，然后将其放入RFECV中。现在，我想查看并打印在最佳模型中实际选择的功能。我尝试了该网站上的一些解决方案，但都没有成功。如何访问所选功能？ grid_dem.get_support(indices=True)和grid_dem.support_均无效。我收到此错误和其他类似错误：AttributeError: 'RFECV' object has no attribute 'support_'

我的代码的相关部分是：

pipe = Pipeline([('preprocessing', StandardScaler()), ('rbf_svm', SVC(max_iter=1e6))])
param_grid ={'preprocessing': [StandardScaler(), MinMaxScaler(), Normalizer(), RobustScaler()],
     'rbf_svm__kernel': ['rbf', 'poly', 'linear', 'sigmoid'],
     'rbf_svm__C': np.logspace(-3,2,5), 'rbf_svm__gamma': np.logspace(-3,2,5)}

    # {'preprocessing': [StandardScaler(), MinMaxScaler(), Normalizer(), RobustScaler()],
    #  'rbf_svm': [LogisticRegression(max_iter=1e6)],
    #  'logisticregression__C': np.logspace(-3,2,5)}]

grid_dem = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=5,verbose=5,n_jobs=3)
grid_dem.fit(X_democrat_train,y_democrat_train)
grid_dem.score(X_democrat_test,y_democrat_test)
print(grid_dem.best_estimator_)
rfecv=RFECV(grid_dem, verbose=3)
print(rfecv)
print(rfecv.get_support(indices=True))
# rfecv=rfecv.fit_transform(X_democrat_train, y_democrat_train)
# print(rfecv.get_params())

正如您在最后两行中看到的那样，我还尝试了X的变换，但这也不起作用。

最佳答案

您已将管道发送到gridSearch。因此best_estimator_将返回管道。但是grid_dem仍然是GridSearchCV对象。因此，显然get_support()将不起作用。之后，您将此grid_dem传递给RFECV，但未对其调用fit()。这就是为什么support_不可用的原因。

请像这样更新您的代码：

rfecv=RFECV(grid_dem.best_estimator_, verbose=3)  <==Edited
rfecv.fit(X_democrat_train,y_democrat_train)   #<==This is what you want
print(rfecv.get_support(indices=True))
# rfecv=rfecv.fit_transform(X_democrat_train, y_democrat_train)
# print(rfecv.get_params())mocrat_train,y_democrat_train)

关于python - 从gridsearchCV中的RFECV检索选定的要素，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/47819930/