【亲测免费】 BorutaPy 教程：Python 特征选择库的安装与使用

1. 项目目录结构及介绍

boruta_py项目的目录结构如下：

• github/workflows: 包含GitHub工作流定义文件。
• boruta.py: 主要的实现代码，包含了Boruta特征选择方法的核心功能。
• LICENSE: 开源许可文件，本项目遵循BSD-3-Clause许可证。
• MANIFEST.in: Python打包时的文件包含清单。
• README.md: 项目说明文件，提供了项目简介和安装指南。
• setup.py: 安装脚本，用于通过pip或conda安装项目。

这些文件一起构成了一个基本的Python包结构，允许用户通过标准的方式来安装和使用BorutaPy。

2. 项目的启动文件介绍

该项目的核心文件是boruta.py，它定义了BorutaPy类，这是实现Boruta特征选择算法的对象。当你导入并实例化这个类时，就可以调用其fit和transform方法来执行特征选择。例如：

from boruta import BorutaPy
selector = BorutaPy()
selector.fit(X, y)
selected_features = selector.transform(X)

在这里，X是输入数据集，y是目标变量。fit方法学习数据，而transform方法则对新数据进行特征选择。

3. 项目的配置文件介绍

在boruta_py项目中并没有明显的配置文件，因为作为一个轻量级的Python库，它的设置通常是通过构造函数或者类的方法参数传递的。例如，你可以自定义随机森林的数量、迭代次数等：

selector = BorutaPy(n_estimators=100, max_iter=50)

在这个例子中，n_estimators设置了随机森林中决策树的数量，max_iter设定了最大迭代次数以确定特征的重要性。

为了更好地控制项目的行为，可以创建自己的配置文件（如.config.yml），然后在你的程序中读取并应用这些配置。但这种做法不是boruta_py的标准部分，需要用户自己实现。

示例配置文件（非项目自带）

n_estimators: 100
max_iter: 50
shadow_strength: 0.5
verbosity: 2

然后在代码中加载和使用：

import yaml
with open('.config.yml', 'r') as f:
    config = yaml.safe_load(f)

selector = BorutaPy(**config)

请注意，以上**config语法将字典config转换为关键字参数，以便传递给BorutaPy的初始化方法。

总结来说，boruta_py项目主要依赖于代码中的参数和输入数据，而不是外部的配置文件，这使得它更易于集成到其他Python项目中。