我如何知道使用 SelectKBest 选择了哪些功能？

Question

在运行 SelectKBest 之后选择了一些特征，结果以数组形式返回，所以我不知道它们是哪些特征，因为我的训练集有数千个特征。 我想在我的测试集中找到并挑选出这些特征，然后删除其余的。有什么方便的方法吗？谢谢！

代码如下：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
X_opt=SelectKBest(f_regression,k=2000)
X_new=X_opt.fit_transform(df_train_X_mm, train_y)
X_new`

结果是：

array([[0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        , 0.        ,
    0.        ],
   [0.        , 0.        , 0.00688335, ..., 0.        , 0.        ,
    0.        ],
   [0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        , 0.        ,
    0.        ],
   ...,
   [0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        , 0.        ,
    0.        ],
   [0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        , 0.        ,
    0.        ],
   [0.        , 0.        , 0.06257587, ..., 0.        , 0.        ,
    0.        ]])

Answer 1

您要找的是feature_selection.SelectKBest的get_support方法。它 returns 一个布尔值数组，表示是否选择了给定特征 (True) 或未选择 (False)。