分類子を構築するためのデータセットがあります。
dataset = pd.read_csv(sys.argv[1], decimal=",",delimiter=";", encoding='cp1251')
X=dataset.ix[:, dataset.columns != 'class']
Y=dataset['class']
重要な機能のみを選択したいので、次のようにします。
clf=svm.SVC(probability=True, gamma=0.017, C=5, coef0=0.00001, kernel='linear', class_weight='balanced')
model = SelectFromModel(clf, prefit=True)
X_train, X_test, Y_train, Y_test = cross_validation.train_test_split(X, Y, test_size=0.5, random_state=5)
y_pred=clf.fit(X_train, Y_train).predict(X_test)
X_new = model.transform(X)
したがって、X_new の形状は 3000x72 ですが、X の形状は 3000x130 です。X_new にある機能とない機能のリストを取得したいと思います。どうすればいいですか？
X はヘッダー付きのデータフレームでしたが、X_new は名前のない機能値を持つリストのリストであるため、パンダのようにマージすることはできません。助けてくれてありがとう！