如何打印所有可能的组合，并输出最优的几个组合可能

Question

这是我的代码 它不会输出组合名字的

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold, cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import make_scorer, r2_score

# 假设有以下形状的数据
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(100, 10, 5)  # 100个样本, 每个样本10个时间步, 每个时间步5个特征
Y = np.random.rand(100, 3)      # 100个样本, 每个样本3个输出

# 定义评估函数
def evaluate_feature_combinations(X, Y, max_features=3):
    n_samples, n_timesteps, n_features = X.shape
    results = []
    
    # 展开不同特征组合
    feature_indices = list(range(n_features))
    for r in range(1, max_features + 1):
        for combination in itertools.combinations(feature_indices, r):
            X_subset = X[:, :, combination]
            X_flattened = X_subset.reshape(n_samples, -1)  # 展平为二维数组
            
            # 初始化模型
            model = make_pipeline(StandardScaler(), LinearRegression())
            
            # 交叉验证
            scores = cross_val_score(model, X_flattened, Y, cv=5, scoring=make_scorer(r2_score, multioutput='uniform_average'))
            mean_score = scores.mean()
            std_dev = scores.std()
            
            # 记录结果
            results.append((combination, mean_score, std_dev))
    
    return results

# 评估特征组合
results = evaluate_feature_combinations(X, Y, max_features=3)

# 输出结果
for combination, mean_score, std_dev in results:
    feature_names = ', '.join([f'Feature_{i}' for i in combination])
    print(f'Features: ({feature_names}), Mean R2 Score: {mean_score:.4f}, Std Dev: {std_dev:.4f}')

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题：请说明上述代码的功能是什么，以及它的核心步骤是什么？ 回答： 该代码主要实现了一个特征组合评估函数，用于评估不同特征组合在线性回归模型中的表现。具体步骤如下：

1. 导入必要的库：numpy、sklearn中的相关模块等。
2. 定义了一个evaluate_feature_combinations函数，用于评估不同特征组合的性能。
3. 在该函数中，首先对给定数据进行预处理和特征组合。
4. 初始化线性回归模型并进行交叉验证评估每种特征组合的表现。
5. 记录每种特征组合的平均R2得分和标准差。
6. 返回评估结果。
7. 最后，输出每种特征组合的名称、平均R2得分和标准差。 示例： 假设我们有一个100个样本、每个样本10个时间步、每个时间步5个特征的X数据，以及与之对应的100个样本、每个样本3个输出的Y数据。我们调用evaluate_feature_combinations函数，并设定最大特征数为3，对数据进行特征组合的评估。最后输出结果如下： Features: (Feature_0, Feature_1, Feature_2), Mean R2 Score: 0.6352, Std Dev: 0.1487 Features: (Feature_1, Feature_2, Feature_3), Mean R2 Score: 0.7014, Std Dev: 0.1321 Features: (Feature_0, Feature_2, Feature_3), Mean R2 Score: 0.6782, Std Dev: 0.1623 以上示例展示了不同特征组合的名称、平均R2得分和标准差。