ScikitはSVMの特徴を学ぶ

Question

私はScikitを使ってSVMの分類子を開発しています。私は378の機能を持っており、自分のクラシファイアを適合させた後に、自分のデータの最適な機能の数は41であることがわかりました。これらの41の機能が正確に何であるか知りたいと思います。各機能の重要性をランク付けするために、私が使用：

selector.ranking_ 

をこれは私に次のような出力を与えた：

array([294, 285, 265, 239, 345, 240, 231, 282, 284, 341, 344, 244, 224, 
    123, 151, 194, 190, 161, 170, 219, 227, 283, 275, 121, 177, 140, 
    164, 353, 185, 230, 293, 320, 256, 37, 4, 321, 322, 267, 327, 
    273, 206, 241, 169, 110, 147, 323, 242, 168, 24, 301, 19, 204, 
    69, 297, 362, 281, 257, 334, 108, 73, 325, 326, 331, 268, 207, 
    272, 274, 348, 39, 61, 243, 324, 189, 134, 142, 181, 23, 99, 
    356, 247, 276, 205, 27, 72, 221, 339, 149, 43, 54, 103, 238, 
    192, 143, 84, 114, 154, 9, 32, 75, 178, 291, 158, 237, 328, 
    292, 81, 85, 264, 337, 97, 68, 31, 44, 234, 352, 302, 193, 
    82, 52, 45, 60, 355, 132, 83, 258, 233, 223, 277, 288, 340, 
    342, 236, 232, 104, 126, 179, 162, 152, 173, 222, 235, 278, 269, 
    14, 171, 138, 163, 367, 102, 119, 309, 308, 129, 42, 200, 280, 
    93, 55, 62, 47, 213, 175, 6, 26, 116, 66, 165, 128, 88, 
    29, 307, 306, 208, 167, 279, 199, 130, 191, 5, 25, 131, 67, 
    87, 46, 370, 172, 259, 166, 378, 76, 3, 153, 148, 218, 262, 
    95, 120, 144, 125, 260, 330, 251, 209, 89, 91, 118, 2, 101, 
    48, 212, 186, 263, 217, 77, 65, 28, 78, 329, 261, 176, 150, 
    349, 117, 90, 34, 365, 298, 296, 228, 225, 216, 198, 311, 300, 
    304, 310, 317, 315, 109, 314, 1, 86, 299, 295, 229, 226, 343, 
    364, 63, 133, 303, 305, 318, 316, 366, 157, 156, 49, 359, 290, 
    188, 248, 174, 245, 203, 336, 215, 319, 250, 124, 135, 201, 33, 
    187, 289, 220, 350, 202, 246, 214, 338, 249, 335, 363, 184, 136, 
    41, 351, 80, 53, 145, 313, 183, 287, 211, 271, 96, 107, 74, 
    127, 16, 22, 312, 146, 286, 182, 270, 210, 346, 40, 15, 266, 
    347, 7, 17, 195, 70, 51, 113, 100, 180, 50, 122, 18, 11, 
    141, 94, 105, 159, 357, 368, 92, 64, 358, 196, 253, 79, 21, 
    59, 13, 111, 10, 252, 197, 56, 8, 361, 58, 57, 30, 371, 
    254, 333, 35, 20, 139, 155, 332, 255, 360, 38, 71, 115, 354, 
    112, 12, 137, 160, 369, 36, 98, 106, 372, 373, 374, 375, 376, 377]) 

私の各機能は、機能名（だけではなく数）があります。私はインデックスを見て、それぞれの数字をそれぞれのフィーチャー名にマッピングすることができましたが、378のフィーチャーで少し面倒です。列インデックス番号の代わりに機能名を単に列挙する方法はありますか？

ありがとうございました。私たちはあなたselectorが何であるかを知らない場合を除き

for col_num in selector.ranking_ : 
    print(yourDataFrame.columns[col_num]) 

他のオプションが言うことは困難である：

Answer 1

と仮定すると、あなたはあなただけのような何かを行うことができパンダを使用しています。 from sklearn.feature_selection import SelectKBest あなたはs.thを行うことができます。 like：

mask = selector.get_support() #list of booleans 
    new_features = [] #becomes the list of your K best features in the following loop 

    for bool, feature in zip(mask, feature_names): 
     if bool: 
      new_features.append(feature)