gridsearchCV内のRFECVから選択したフィーチャを取得する

Question

グリッドで2つのプロセッサとプリプロセッサを検索するコードを記述したいだけでなく、さまざまな機能の組み合わせにも対応しています。私はgridsearchCVの中でRFECVを使ってこれを行いました。しかし、これは実行に時間がかかります。そのため、私はその順序を逆転させた。私はグリッド検索を行い、それをRFECVの中に入れました。今、最高のモデルで実際にどの機能が選択されているかを確認して印刷します。私はこのウェブサイトからいくつかのソリューションを試しましたが、どれも解決していませんでした。選択した機能にはどのようにアクセスできますか？ grid_dem.get_support(indices=True)とgrid_dem.support_の両方が機能しませんでした。私はこれと他の同様のエラーを取得：私のコードのAttributeError: 'RFECV' object has no attribute 'support_'

関連する部分がある：あなたが最後の2行で見ることができるように

pipe = Pipeline([('preprocessing', StandardScaler()), ('rbf_svm', SVC(max_iter=1e6))]) 
param_grid ={'preprocessing': [StandardScaler(), MinMaxScaler(), Normalizer(), RobustScaler()], 
    'rbf_svm__kernel': ['rbf', 'poly', 'linear', 'sigmoid'], 
    'rbf_svm__C': np.logspace(-3,2,5), 'rbf_svm__gamma': np.logspace(-3,2,5)} 

    # {'preprocessing': [StandardScaler(), MinMaxScaler(), Normalizer(), RobustScaler()], 
    # 'rbf_svm': [LogisticRegression(max_iter=1e6)], 
    # 'logisticregression__C': np.logspace(-3,2,5)}] 

grid_dem = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=5,verbose=5,n_jobs=3) 
grid_dem.fit(X_democrat_train,y_democrat_train) 
grid_dem.score(X_democrat_test,y_democrat_test) 
print(grid_dem.best_estimator_) 
rfecv=RFECV(grid_dem, verbose=3) 
print(rfecv) 
print(rfecv.get_support(indices=True)) 
# rfecv=rfecv.fit_transform(X_democrat_train, y_democrat_train) 
# print(rfecv.get_params()) 

、私はまた、Xを変換しようとしたが、これはしませんでしたいずれかの作業。

Answer 1

gridSearchにパイプラインを送信しました。したがって、best_estimator_はパイプラインを返します。しかし、grid_demはまだGridSearchCVオブジェクトです。だから明らかにget_support()は動作しません。その後、grid_demをRFECVに渡しましたが、fit()を呼び出しませんでした。なぜsupport_が利用できないのですか？

このようにコードを更新してください：あなたの応答のための

rfecv=RFECV(grid_dem.best_estimator_, verbose=3) <==Edited 
rfecv.fit(X_democrat_train,y_democrat_train) #<==This is what you want 
print(rfecv.get_support(indices=True)) 
# rfecv=rfecv.fit_transform(X_democrat_train, y_democrat_train) 
# print(rfecv.get_params())mocrat_train,y_democrat_train)