bm.feature.wrapper package
特征选择——包裹法
bm.feature.wrapper.stepwise module
- bm.feature.wrapper.stepwise.backward_regression(dataframe, target, threshold=0.95)
逐步回归，后向剔除
- Parameters
dataframe (pd.DataFrame) – 数据表，回归的自变量
target (pd.series) – 目标列，回归的因变量
threshold (float) – 阈值，逐步回归置信度
- Returns
后向剔除后留下的特征列表
- Return type
list
- bm.feature.wrapper.stepwise.forward_regression(dataframe, target, threshold=0.95)
逐步回归，前向选择
- Parameters
dataframe (pd.DataFrame) – 数据表，回归的自变量
target (pd.series) – 目标列，回归的因变量
threshold (float) – 阈值，逐步回归置信度
- Returns
前向选择后留下的特征列表
- Return type
list
- bm.feature.wrapper.stepwise.stepwise_regression(dataframe, target, direction='forward', threshold=0.95, drop=True)
逐步回归
- Parameters
dataframe (pd.DataFrame) – 数据表，回归的自变量
target (pd.series) – 目标列，回归的因变量
direction (str) – 逐步回归类型, 枚举值 (‘forward’,’backword’)
threshold (float) – 阈值，逐步回归置信度
drop (bool) – 是否返回需要剔除的特征列表，默认剔除
- Returns
逐步回归后剔除/留下的特征列表
- Return type
list