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: 这个警告通常出现在使用ColumnTransformer或OneHotEncoder等转换器,并尝试调用get_feature_names方法时。
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 = vectorizer.get_feature_names_out() feature_matrix = X.toarray() # 打印结果 print("特征名:", feature_names) print("特征矩阵:\n", feature_matrix) 3)特征向量化 在中文文本处理完成分词和去除停用词之后,接下来的步骤是将文本转换成一种机器学习算法可以处理的数值形式。 import jieba ...
for i, feature_name in enumerate(feature_names): print(f"特征 '{feature_name}' 的卡方统计量:{chi_scores[i]}, p 值:{p_values[i]}") # 可视化卡方统计量 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.bar(feature_names, chi_scores, color='skyblue') plt.xlabel('特征') plt.ylabel('卡方统计量'...
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...
I'm getting ValueError: feature_names mismatch while training xgboost with sparse matrices in python. The xgboost version is latest from git. Older versions don't give this error. Error is returned during prediction time. code from scipy...
(6)feature_names:13个特征对应实际含义。 2.2 数据集的获取与预处理 数据集的获取与预处理如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.treeimportDecisionTreeClassifier from sklearn.datasetsimportload_wine from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split ...
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...