Sklearnの特徴選択

Question

私は次のエラーを取得せずにSklearn特徴抽出方法のいずれかを使用することができませんでした：

「はTypeError：フレキシブルタイプで削減を実行することはできません」の例から作業

、特徴抽出メソッドは分類されていない問題に対してのみ機能するように見えます。私はもちろん、分類の問題をやろうとしています。これをどうすれば解決できますか？

例コード：

from sklearn.feature_selection import RFE 
from sklearn.linear_model import LinearRegression 
from sklearn.datasets import load_boston 
import random 

# Load data 
boston = load_boston() 
X = boston["data"] 
Y = boston["target"] 

# Make a classification problem 
classes = ['a', 'b', 'c'] 
Y = [random.choice(classes) for entry in Y] 

# Perform feature selection 
names = boston["feature_names"] 
lr = LinearRegression() 
rfe = RFE(lr, n_features_to_select=1) 
rfe.fit(X, Y) 

print "Features sorted by their rank:" 
print sorted(zip(map(lambda x: round(x, 4), rfe.ranking_), names)) 

Answer 1

私は次のようにあなたの問題を解決すると思います。

X = np.array(X, dtype = 'float_') 
Y = np.array(X, dtype = 'float_') 

fitメソッドを呼び出す前に行います。 float_の代わりにint_を使用することもできます。これは、必要なデータタイプに完全に依存します。

ラベルがstringの場合は、LabelEncoderを使用して、ラベルを整数にエンコードできます。

from sklearn import preprocessing  
le = preprocessing.LabelEncoder() 
le = le.fit_transform(Y) 
model.fit(X, le)