Самый простой способ получить имена функций после запуска SelectKBest в Scikit Learn. ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь провести контролируемый эксперимент по машинному обучению, используя функцию SelectKBest scikit-learn, но не знаю, как создать новый фрейм данных после обнаружения лучших функций:
Предположим, я хочу провести эксперимент, выбрав 5 лучших функций:

Код: Выделить всё

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif

select_k_best_classifier = SelectKBest(score_func=f_classif, k=5).fit_transform(features_dataframe, targeted_class)

Теперь, если я добавлю строку:

Код: Выделить всё

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(select_k_best_classifier)

Я получаю новый фрейм данных без имен объектов (только индекс от 0 до 4), но я хочу создать фрейм данных с новыми выбранными функциями следующим образом:
р>

Код: Выделить всё

dataframe = pd.DataFrame(fit_transofrmed_features, columns=features_names)

Мой вопрос: как создать список Features_names?
Я знаю, что мне следует использовать:

Код: Выделить всё

 select_k_best_classifier.get_support()

Который возвращает массив логических значений, где индексы истинных значений представляют столбец, который должен быть выбран в исходном кадре данных.
Как мне использовать этот логический массив с массивом всех имен функций, которые я могу получить с помощью метода Feature_names = list(features_dataframe.columns.values) ?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/398 ... -scikit-le