获取功能名称形式selectKbest

Question

我使用Scikit学习selectKbest来选择最好的功能，其中大约500个来自900。如下所示，其中d是所有特征的数据帧。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2, f_classif
X_new = SelectKBest(chi2, k=491).fit_transform(d, label_vs)

当我现在打印X_new时，它只给我数字，但我需要所选功能的名称以便以后使用它们。

我试过像X_new.dtype.names这样的东西，但我没有回来任何东西，我试图将X_new转换成数据框，但我得到的唯一列名称是

1, 2, 3, 4... 

那么有没有办法知道所选功能的名称是什么？

Answer 1

以下是使用get_support()的方法：

chY = SelectKBest(chi2, k=491)
X_new = chY.fit_transform(d, label_vs)
column_names = [column[0]  for column in zip(d.columns,chY.get_support()) if column[1]]

从@AI_Learning的回答中，您可以通过以下方式获取列名：

column_names = d.columns[chY.get_support()]

Answer 2

您可以使用feature_selection的.get_support()参数来获取初始数据帧中的功能名称。

feature_selector = SelectKBest(chi2, k=491)
d.columns[feature_selector.get_support()]

工作范例：

from sklearn.datasets import load_digits
import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
X, y = load_digits(return_X_y=True)
df = pd.DataFrame(X, columns= ['feaure %s'%i for i in range(X.shape[1])])

feature_selector = SelectKBest(chi2, k=20)

X_new = feature_selector.fit_transform(df, y)
X_new.shape

df.columns[feature_selector.get_support()]

输出：

指数（['feaure 5'，'feaure 6'，'feaure 13'，'feaure 19'，'feaure 20'，'feaure 21'，'feaure 26'，'feaure 28'，'feaure 30'，'feaure 33'，'很少34'，'很少41'，'很少42'，'很少43'，'很少44'，'很少46'，'很少54'，'很重要58'，'很少61'，'很高兴62']，dtype ='object'）