对于任务,我必须使用属于某些数据的功能的不同组合来评估分类系统。通过特征我的意思是测量,例如身高,体重,年龄,收入。因此,举个例子,我想看看分类器在给定高度和重量的情况下的表现如何,然后根据身高和年龄表示。我不仅希望能够测试哪两种功能最好地协同工作,而且还希望将3个功能最好地结合在一起,并且希望能够将其推广到n功能。使用Python的功能组合NumPy
我一直在尝试使用numpy的mgrid,创建n维数组,将它们展平,然后创建使用每个数组中相同元素创建新数组的数组。棘手的所以这里解释一下是一些代码和伪代码:
import numpy as np
def test_feature_combos(data, combinations):
dimensions = combinations.shape[0]
grid = np.empty(dimensions)
for i in xrange(dimensions):
grid[i] = combinations[i].flatten()
#The above code throws an error "setting an array element with a sequence" error which I understand, but this shows my approach.
**Pseudo code begin**
For each element of each element of this new array,
create a new array like so:
[[1,1,2,2],[1,2,1,2]] ---> [[1,1],[1,2],[2,1],[2,2]]
Call this new array combo_indices
Then choose the columns (features) from the data in a loop using:
new_data = data[:, combo_indices[j]]
combinations = np.mgrid[1:5,1:5]
test_feature_combos(data, combinations)
我承认,这种做法意味着很多是由于重复不必要的组合,但我甚至无法实现这个乞丐所以不能挑肥拣瘦。
请有人建议我如何能a)实现我的方法或b)以更加优雅的方式实现这一目标。
在此先感谢,并告知我是否需要澄清,这很难解释。
你能否提供一些样本'数据'和'组合'供人们玩耍? – jkalden