FutureWarning:Function get_feature_names is deprecated;get_feature_names is deprecatedin1.0and will be removedin1.2.Please use get_feature_names_out instead.warnings.warn(msg,category=FutureWarning) 场景描述: 这个警告
我训练了一个 XGBoostRegressor 模型。当我必须使用这个经过训练的模型来预测新输入时,predict() 函数会抛出 feature_names 不匹配错误,尽管输入特征向量与训练数据具有相同的结构。 此外,为了构建与训练数据结构相同的特征向量,我做了很多低效的处理,例如添加新的空列(如果数据不存在),然后重新排列数据列,使其与培训...
feature_names=['酒精',# alcohol'苹果酸',# malic_acid'灰',# ash'灰的碱性',# alcalinity_of_ash'镁',# magnesium'总酚',# total_phenols'类黄酮',# flavanoids'非黄烷类酚类',# nonflavanoid_phenols'花青素',# proanthocyanins'颜色强度',# color_intensity'色调',# hue'od280/od315稀释葡萄酒'...
feature_names = iris.feature_names selected_features = [feature_names[i] for i in range(len(feature_names)) if selector.get_support()[i]] print("选择的特征名称:", selected_features) 2)SelectPercentile SelectPercentile是scikit-learn中一个用于特征选择的方法,它选择数据集中得分最高的百分比的特征。
print(tfidf_vectorizer.get_feature_names_out()) 3、组合中英文特征提取 如数据集中同时包含中文和英文文本数据,可以分别对中英文数据进行特征提取,然后使用诸如hstack方法(来自scipy.sparse)将两者的特征矩阵合并起来,以便在机器学习模型中使用。对于包含中文和英文的混合数据,特征提取变得更加复杂,因为需要同时考虑中文...
selected_features = [feature_names[i] for i in range(len(feature_names)) if selector.get_support()[i]] print("选择的特征名称:", selected_features) 2)SelectPercentile SelectPercentile是scikit-learn中一个用于特征选择的方法,它选择数据集中得分最高的百分比的特征。这种方法通常用于降维、提高模型准确率...
class xgboost.DMatrix(data, label=None, weight=None, base_margin=None, missing=None, silent=False, feature_names=None, feature_types=None, nthread=None, enable_categorical=False) XGBoost中使用的数据矩阵。 DMatrix是XGBoost使用的内部数据结构,它针对内存效率和训练速度进行了优化。您可以从多个不同的数...
feature_names = feature_names, class_names = target_names, filled =True, rounded =True) plt.savefig('tree_visualization.png') 「输出:」 结论 有很多技术和其他算法用于优化决策树和避免过拟合,比如剪枝。虽然决策树通常是不稳定的,这意味着数据的微小变化会导致最...
feature_names=iris.feature_names df=pd.DataFrame({'Feature':feature_names,'Importance':importance})df=df.sort_values('Importance',ascending=False)print(df) 1. 2. 3. 4. 上述代码中,我们创建了一个DataFrame对象df,其中包含特征名和对应的重要性得分。然后,我们使用sort_values()方法按照重要性得分进行...
eli5.show_weights(perm,feature_names=wine.feature_names) 1. 2. 3. 4. 5. 其结果如下: 2 Partial Dependency Plots(部分依赖图,PDP) 2.1 算法原理 部分依赖图(PDP)展示了一个或两个特征对机器学习模型预测结果的边际效应。部分依赖图可以显示目标和特征之间的关系是线性的、单调的还是更复杂的关系...