ipt_arr = gbdt.feature_importances_ # 特征重要性的数组 1. 可视化 %matplotlib notebook sns.barplot(y=cancer.feature_names,x=ipt_arr,orient='h',ci=None) # 水平,不画误差棒 plt.xlabel('Feature importance') plt.ylabel('Feature') plt.yticks(fontsize=8) # 刻度标签设置字号 # 由于y坐标标签...
plt.show() scikitplot.estimators.plot_feature_importances可视化特征重要性。 import scikitplot as skplt rf = RandomForestClassifier() rf.fit(X, y) skplt.estimators.plot_feature_importances( rf, feature_names=['petal length', 'petal width', 'sepal length', 'sepal width']) plt.show() 功能...
plt.show() scikitplot.estimators.plot_feature_importances可视化特征重要性。 importscikitplotasskplt rf = RandomForestClassifier() rf.fit(X, y) skplt.estimators.plot_feature_importances( rf, feature_names=['petal length','petal width', 'sepal len...
plt.show() scikitplot.estimators.plot_feature_importances可视化特征重要性。 import scikitplot as skplt rf = RandomForestClassifier() rf.fit(X, y) skplt.estimators.plot_feature_importances( rf, feature_names=['petal length', 'petal width', 'sepal length', 'sepal width']) plt.show() 功能...
直接调用scikitplot中的estimators的plot_feature_importances方法进行绘制,主要有如下参数: clf::一个有特征重要程度的分类模型,比如随机森林模型或者xgboost模型。 title : 画出的图表的名字,默认为"Feature importances"。 feature_names :特征名称,如果没有,特征名称为数字。
scikitplot.estimators.plot_feature_importances可视化特征重要性。 importscikitplotasskplt rf = RandomForestClassifier rf.fit(X, y) skplt.estimators.plot_feature_importances( rf, feature_names=['petal length','petal width', 'sepal length','sepal width']) ...
```python importance = model.feature_importances_ ``` 得到的`importance`是一个数组,其中每个元素表示对应特征的重要性。 值得注意的是,`feature_importances_`属性只能在使用决策树作为基模型时才可用。对于线性模型作为基模型的XGBoost,该属性是不可用的。 与`plot_importance`方法相比,`feature_importances_`...
scikitplot.estimators.plot_feature_importances可视化特征重要性。 importscikitplotasskplt rf = RandomForestClassifier() rf.fit(X, y) skplt.estimators.plot_feature_importances( rf, feature_names=['petal length','petal width', 'sepal length','sepal width']) ...
['feature','importance'])# 按照重要性排序importance_df=importance_df.sort_values(by='importance',ascending=False)# 绘制重要性图plt.figure(figsize=(8,6))plt.barh(importance_df['feature'],importance_df['importance'],color='skyblue')plt.xlabel('重要性')plt.ylabel('特征')plt.title('特征...
plot_feature_importances:特征重要性 scikitplot.cluster plot_elbow_curve:决定簇个数的肘部曲线 scikitplot.decomposition plot_pca_component_variance:可解释方差 plot_pca_2d_projection:高维投影到二维 红色的函数是比较常见的,本帖用三个数据集来讲解它们,但不是单单讲解这些绘图函数,而花大量时间画大量图...