scikit-learnで単変量特徴量選択をやってみた - Qiita特徴量の選択方法についてまとめてみました 特徴量の選択法の一つとして、単変量特徴量選択（univariate feature selection）という手法があり、scikit-learnのSelectKBestとSelectPercentileで実装が可能である。 Kaggle Grandmasterに学ぶ 機械学習 実践アプローチではこれら2つの手法を組み込んだラッパークラスが紹介されており、使ってみた。 # 単変量特徴量選択（univariate feature selection）のラッパークラスを作成 class UnivariateFeatureSelection: def __init__(self, n_features, problem_type, scoring): if problem_type == 'classification': valid_scoring =
