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python - 使用 boruta 和支持向量回归执行特征选择时遇到问题

问题描述

我试图在 python 中使用 Boruta 选择数据集的最重要特征。我已将数据拆分为 trianing 和 tets 集。然后我使用 svm 回归器来拟合数据。然后我用了Boruta。代码如下

from sklearn.svm import SVR

svclassifier = SVR(kernel='rbf',C=1e4, gamma=0.1)
svm_model= svclassifier.fit(x_train, y_train)

from boruta import BorutaPy

feat_selector = BorutaPy(svclassifier, n_estimators='auto', verbose=2, random_state=1)
feat_selector.fit(x_train, y_train)
feat_selector.support_
feat_selector.ranking_
X_filtered = feat_selector.transform(x_train)

但我收到此错误“KeyError：'max_depth'”。

如何解决这个问题？

标签： pythonfeature-selection

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