回帰問題で SupervisedFeatureSelection を作成するために、ExtraTreeRegressor を推定量として RFE を使用しています。
以下の共通コードを使用して、モデルからランキングとサポートを取得します。
rfe_vola = RFE(estimator=ExtraTreesRegressor(), n_features_to_select=1, step=1)
rfe_vola.fit(X_allfeatures, y_vol)
ranking_vola = rfe_vola.ranking_
print("ranking: ",ranking_vola)
print("support: ",rfe_vola.support_)
私が知りたいのは、より深い情報、つまりRFEの各反復でのスコアまたは機能評価です。_fit のようないくつかの隠し関数があることに気付き、step_score パラメーターを強制的に none とは異なるものにしようと考えています... ポイントは、私が望むものに到達できないことです.. (私はpythonが初めてです...）反復ごとにスコアの出力を取得したいと思います。そのような作業の経験がある人はいますか? step_score パラメータの適切な値は? （ブール値で試しましたが、うまくいきません）
アドバイスをありがとう!!!