尝试 select 功能时代码进入无限循环

Question

我正在尝试对具有二进制 class 问题的 (5000, 37) 数据使用 scikit learn 的递归特征消除和交叉验证，每当我拟合模型时，算法就会进入无限循环。目前，我正在关注这个例子：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/feature_selection/plot_rfe_with_cross_validation.html 关于如何使用这个算法。

我的数据是：

    from sklearn.svm import SVC
    from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
    from sklearn.feature_selection import RFECV
    
        X = np.random.randint(0,363175645.191632,size=(5000, 37))
        Y = np.random.choice([0, 1], size=(37,))

我尝试通过以下方式对 select 功能进行操作：

    svc = SVC(kernel="linear")
    rfecv = RFECV(estimator=svc, step=1, cv=StratifiedKFold(2),
                  scoring='accuracy')
    
    rfecv.fit(X, Y)

代码挂起并进入无限循环，但是当我尝试使用其他算法（例如 ExtraTreesClassifier）时，它工作得很好，这是怎么回事，请帮忙？

Answer 1

当你执行 svm 时，因为它是基于距离的，所以缩放你的特征变量是有意义的，特别是在你的情况下，当它们很大时。您也可以查看 this intro to svm。使用示例数据集：

from sklearn.datasets import make_blobs
import seaborn as sns
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

Scaler =  StandardScaler()

X, y = make_blobs(n_samples=5000, centers=3, shuffle=False,random_state=42)
X = np.concatenate((X,np.random.randint(0,363175645.191632,size=(5000,35))),axis=1)
y = (y==1).astype('int')

X_scaled = Scaler.fit_transform(X)

这个数据集的前两列只有 2 个有用的变量，从图中可以看出：

plt.scatter(x=X_scaled[:,0],y=X_scaled[:,1],c=['k' if i else 'b' for i in y])

现在我们运行 rfe 缩放数据，我们可以看到它 returns 前两列作为顶级变量：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.feature_selection import RFECV

svc = SVC(kernel="linear")
rfecv = RFECV(estimator=svc, step=1, cv=StratifiedKFold(2),scoring='accuracy')
rfecv.fit(X_scaled, y)

rfecv.ranking_

array([ 1,  2, 17, 28, 33, 22, 23, 26,  6, 19, 20,  4, 10, 25,  3, 27, 11,
        8, 18,  5, 29, 14,  7, 21,  9, 13, 24, 30, 35, 31, 32, 34, 16, 36,
       37, 12, 15])

尝试 select 功能时代码进入无限循环

Code enters infinite loop when trying to select features

python

machine-learning

feature-selection

python-3.x

scikit-learn