反復RFEスコアsklearn

Question

私は回帰問題でSupervisedFeatureSelectionを行うために、EstraatorとしてExtraTreeRegressorを使用してRFEを使用しています。

私は以下の共通のコードとモデルからのランキングとサポートを得る：

rfe_vola = RFE(estimator=ExtraTreesRegressor(), n_features_to_select=1, step=1) 
rfe_vola.fit(X_allfeatures, y_vol) 
ranking_vola = rfe_vola.ranking_ 
print("ranking: ",ranking_vola) 
print("support: ",rfe_vola.support_) 

私が持っているしたいものを、より深い情報であり、これスコアや機能評価の各反復でRFE。私は_fitのようないくつかの隠れた関数があることに気付きました。そして、step_scoreパラメータをnoneと違うように強制しようと考えています... ポイントは私が望むものに到達することができないということです。 （私はPythonの初心者です...）各繰り返しで得点のプリントを取得したいと思います。そのような仕事の経験がある人はいますか？どのようなstep_scoreパラメータの適切な値にする必要がありますか？ （私はブール値で試しましたが、うまくいきません）

ありがとうございました!!!

私が探していたたさ

Answer 1

：

from sklearn.metrics import r2_score 

rfe_vola = RFE(estimator=ExtraTreesRegressor(),n_features_to_select=None, step=1, verbose=2)  
r2_scorer = lambda est, features: r2_score(y_true=y_vol,y_pred=est.predict(X_allfeatures[:, features])) 
rfe_vola._fit(X_allfeatures, y_vol, r2_scorer) 
ranking_vola = rfe_vola.ranking_