Esta pregunta y respuesta demuestre que cuando la selección de características se realiza utilizando una de las rutinas de selección de características dedicadas de scikit-learn, los nombres de las características seleccionadas se pueden recuperar de la siguiente manera:

np.asarray(vectorizer.get_feature_names())[featureSelector.get_support()]

Por ejemplo, en el código anterior,featureSelector podría ser una instancia desklearn.feature_selection.SelectKBest osklearn.feature_selection.SelectPercentile, ya que estas clases implementan elget_support Método que devuelve una máscara booleana o índices enteros de las entidades seleccionadas.

Cuando uno realizaSelección de características a través de modelos lineales penalizados con la norma L1, no está claro cómo lograr esto.sklearn.svm.LinearSVC no tieneget_support método y la documentación no aclara cómo recuperar los índices de características después de usar sutransform Método para eliminar características de una colección de muestras. ¿Me estoy perdiendo de algo?