RFECV에서 Scikit LDA 사용

Question

재귀 적 기능 순위 함수를 사용하고 있습니다. scikit-learn (http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.RFECV.html#sklearn.feature_selection.RFECV). 그러나 LDA 분류기를 견적 도구로 사용하고 싶습니다. 이 코드가 :이 코드를 실행하면

X, y = make_friedman1(n_samples=50, n_features=10, random_state=0) 
estimator = LDA() 
#selector = RFE(estimator,5,step = 1) 
selector = RFECV(estimator, cv = 5,step = 1) 
selector=selector.fit(X,y) 
print selector.support_ 
print selector.ranking_ 

를, 나는 오류를 얻고있다. 동일한 코드를 RFE로 실행하면 괜찮습니다. 또는 SVR 분류자를 사용하면 정상적으로 작동합니다. 내 질문은 내가 LDA() 메서드를 호출 할 때 분류자를 얻는 것이다. RFECV는 "estimator"에서 분류자를 사용하여 기능의 순위를 매기는 것이다. LDA의 문제점은 무엇입니까? the docs에서

Answer 1

:

sklearn.datasets.make_friedman1 : 당신은 현명에서 분류를 사용할 수 없습니다

(강조 추가)은 "프리드먼 # 1"회귀 문제를 생성 회귀 문제. SVR이 작동하는 이유는 분류 자 ​​학습자가 아니라 회귀 학습자입니다.