小编Ada*_*dam的帖子

我有一个由分类数据和数值数据组成的数据集，具有 124 个特征。为了降低其维度，我想删除不相关的特征。然而，为了针对特征选择算法运行数据集，我使用 get_dummies 对其进行了热编码，这将特征数量增加到 391 个。

In[16]:
X_train.columns
Out[16]:
Index([u'port_7', u'port_9', u'port_13', u'port_17', u'port_19', u'port_21',
   ...
   u'os_cpes.1_2', u'os_cpes.1_1'], dtype='object', length=391)

根据生成的数据，我可以通过交叉验证运行递归特征消除，如Scikit Learn 示例所示：

其产生：

交叉验证分数与特征图

鉴于识别的特征的最佳数量是 8，我如何识别特征名称？我假设我可以将它们提取到一个新的 DataFrame 中以用于分类算法？

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在这篇文章的帮助下，我实现了以下目标：

def column_index(df, query_cols):
    cols = df.columns.values
    sidx = np.argsort(cols)
    return sidx[np.searchsorted(cols, query_cols, sorter = sidx)]

feature_index = []
features = []
column_index(X_dev_train, X_dev_train.columns.values)

for num, i in enumerate(rfecv.get_support(), start=0):
    if i == True:
        feature_index.append(str(num))

for num, i in enumerate(X_dev_train.columns.values, start=0):
    if str(num) in feature_index:
        features.append(X_dev_train.columns.values[num]) …