RFECVでのScikit LDAの使用

Question

私は再帰的な機能ランク付け関数を使用しています。私はscikit-learn（http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.RFECV.html#sklearn.feature_selection.RFECV ）。しかし、LDA分類器を推定器として使用したいと思います。 私はこのコードを持っている：私はこのコードを実行すると

X, y = make_friedman1(n_samples=50, n_features=10, random_state=0) 
estimator = LDA() 
#selector = RFE(estimator,5,step = 1) 
selector = RFECV(estimator, cv = 5,step = 1) 
selector=selector.fit(X,y) 
print selector.support_ 
print selector.ranking_ 

を、私はエラーを取得しています。 RFEで同じコードを実行してもOKです。それとも、SVRクラシファイアを使用してもOKです。私の質問は、私がLDA（）メソッドを呼び出すときに分類器を取得しているかどうかです.RFECVは、 "estimator"の分類子を使用して機能をランク付けします。 LDAの問題は何ですか？ the docsから

Answer 1

：

sklearn.datasets.make_friedman1： あなたは賢明に分類器を使用することはできません

（強調追加）「フリードマン＃1」回帰問題を生成します回帰問題。 SVRが働くのは、それが分類器学習者ではなく、回帰学習者であるという理由です。