我很确定之前有人问过,但我找不到答案
在python上使用sklearn运行Logistic回归,我可以使用Transform方法将我的数据集转换为最重要的特征
classf = linear_model.LogisticRegression()
func = classf.fit(Xtrain, ytrain)
reduced_train = func.transform(Xtrain)
如何判断哪些功能最重要？更一般地说,如何计算数据集中每个要素的p值？