Python 如何知道使用SelectKBest选择了哪些功能？

一些功能在运行SelectKBest后被选中，结果作为数组返回，因此我不知道它们是哪些功能，因为我的培训集有数千个功能。 我想在我的测试集中找到并挑选这些特性，然后删除其余的。有什么方便的方法吗？谢谢

代码如下：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
X_opt=SelectKBest(f_regression,k=2000)
X_new=X_opt.fit_transform(df_train_X_mm, train_y)
X_new`

结果是：

array([[0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        , 0.        ,
    0.        ],
   [0.        , 0.        , 0.00688335, ..., 0.        , 0.        ,
    0.        ],
   [0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        , 0.        ,
    0.        ],
   ...,
   [0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        , 0.        ,
    0.        ],
   [0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        , 0.        ,
    0.        ],
   [0.        , 0.        , 0.06257587, ..., 0.        , 0.        ,
    0.        ]])

---

您需要的是

get\u support

功能选择方法。选择kbest。它返回一个布尔数组，表示是否选择了给定功能（

True

）或（

False

）。

您要查找的是

功能选择的
get\u support
方法。选择kbest

。它返回一个布尔数组，表示是否选择了给定的功能（

True

）或（

False

）。

是否共享返回数组的代码？是否共享返回数组的代码？