有会数据分析的大神吗？
在python数据分析与挖掘实战中，第五章，Logistic回归分析里面 sklearn 里面的get_support()函数用于获取各个特征的分数，但这个函数我怎么都找不到了，是被其他函数替代了吗，书上写可以用.scores，但感觉好像不一样，求大神解答一下，十分感谢！！！
bankloan.zip
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import pandas as pd
#参数初始化
filename = '../data/bankloan.xls'
data = pd.read_excel(filename)
x = data.iloc[:,:8].values #原文是as_matrix()，这个函数也没有了.
y = data.iloc[:,8].values
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
from stability_selection.randomized_lasso import RandomizedLogisticRegression as RLR
#原文是from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR 原文的已经不行，好像模块地址变了
rlr = RLR() #建立随机逻辑回归模型，筛选变量
rlr.fit(x, y) #训练模型
rlr.get_support() #获取特征筛选结果，也可以通过.scores_方法获取各个特征的分数
print(u'通过随机逻辑回归模型筛选特征结束。')
print(u'有效特征为：%s' % ','.join(data.columns[rlr.get_support()]))
x = data[data.columns[rlr.get_support()]].as_matrix() #筛选好特征
lr = LR() #建立逻辑货柜模型
lr.fit(x, y) #用筛选后的特征数据来训练模型
print(u'逻辑回归模型训练结束。')
print(u'模型的平均正确率为：%s' % lr.score(x, y)) #给出模型的平均正确率，本例为81.4%
