python特征选择SelectKBest实战：期货相关特征( 二 ) 最近写了个代码。首先来说一

X_SKB_scores_sort.plot()plt.xticks(range(0,400,20))plt.xlabel("index")plt.ylabel("scores")plt.show()
文章插图
将结果保存到csv
X_SKB_scores_sort.to_csv(r"D:\刘\预测\X_SKB_scores_sort3.csv")由图形可知，宜选择score在0.4到1之间的特征
X_SKB_scores_seleted=X_SKB_scores_sort[(X_SKB_scores_sort["scores"]<1)&(X_SKB_scores_sort["scores"]>0.4)]print(X_SKB_scores_seleted.shape)（361,1）
说明使用SelectKBest中的K取361最优

查看选择了特征后，剩下的特征及所在的列

X_SKB_seleted=pd.DataFrame(X_transformed_1,columns=X_SKB_scores_seleted.index,index=data.iloc[:,0])X_SKB_seleted

文章插图
和y合并并保存
【python特征选择SelectKBest实战：期货相关特征】X_SKB_seleted_Y=pd.concat((X_SKB_seleted,y),axis=1)X_SKB_seleted_Y.to_csv(r"D:\刘\预测\筛选后的特征2.csv")以上就是全部代码，是我实际操作过程中的经验总结。
分享不易，如果觉得对你有帮助，请帮忙点赞+收藏哦~~~
有什么不懂可以在评论区里留言~