selectionを行ってみる。Selectionはsklearnでは実装されていなかった。aotamasaki.hatenablog.comググるとsklearnのissueで実装しろって突っ込まれてる。(2016年3月ってことはもう実装する気がない?)github.comそしたらRでやれって話なんですが、できるなら慣れたPythonでやりたい...先程のissueの議論を読んで行ったところ、mlxtendというライブラリーが紹介されていた。mlxtend一言で言うとsklearnを楽に使って便利機能を追加するもの。いうことができるかは下記の記事がまとめています。ほかの日本語記事はブログ投稿時点では見当たらなかった。methodと呼ばれる手法が実装されていたので、使い方の勉強がてら、まとめることにした。Selectorこちらのドキュメントを要約してまとめることにします。selectionを行ってみる。selectionを行ってみる。selectionを行うことができる。使うデータはiris。selectionを行う。コードではSequentialFeatureSelectorの引数に、forward=Trueをセットすれば良い。selectionになる。selectionの亜種を行うためのもの。#クロスバリデーション#ちなみにクロスバリデーションをしない(cv=0)とすると、最終的に選ばれる特徴が変わります。(cm)なんとこれで変数選択おしまい。続いてどうやって選んでいるのか、中身に触れてく。(SFAs)SequentialFeatureSelector()には4つのアルゴリズムが含まれている。今回は1つ目と3つ目のアルゴリズムにふれる。(SFS)入力:は特徴(説明変数)である。Yはすべての説明変数の集合である。説明変数はdつあるとする。出力:つまりXはYの部分集合である。