# 特征重要性 feat_importance = dtc_tree.tree_.compute_feature_importances(normalize=False) 运行后,可以得到特征x和y的重要性值分别为0.1477和0.2139。 接下来,我们主要看一看特征重要性的计算原理: N_t / N\times(\text{gini}- N_{tL} / N_t\text{gini}_L - N_{tR} / N_t \text{gini}_R)...
feature_importances_ 列出每一维特征的重要性 n_features_ 特征数目 用法: fix(X,y) 拟合 get_params() 获取参数表中的参数 predict(X) 返回预测出的结果 score(X,y) 返回准确率 ''' 集成算法-Bagging 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 from skle...
典型值有: rmse、mae、logloss 负对数似然函数值、error 二分类错误率(阈值为0.5) merror 多分类错误率、mlogloss 多分类logloss损失函数、auc 曲线下面积 3、seed(默认0) 随机数的种子。设置它可以复现随机数据的结果,也可以用于调整参数 属性 1.feature_importances_ 给出每个特征的重要性。 用法 1.apply(X[...
classes_ :返回决策树中的所有种类标签。 feature_importances_ :feature的重要性,值越大那么越重要。 fit(X, y, sample_mask=None, X_argsorted=None, check_input=True, sample_weight=None) 将数据集x,和标签集y送入分类器进行训练,这里要注意一个参数是:sample_weright,它和样本的数量一样长,所携带的...
实践中,这些估计值作为feature_importances_属性.正值,总和为1.值越高,匹配特征对预测函数的贡献越重要。 RandomForestClassifier方法 Parameter: n_estimators :默认为10,森林中树的数量 criterion:默认 为‘gini’,分割属性的标定函数,gini基尼不纯度或entropy信息增益 ...
6.feature_importances_:一个数组,形状为[n_features]。如果base_estimator支持, 则他给出每个特征的重要性。 7.oob_score_:一个浮点数,训练数据使用包外估计时的得分。 方法 1.fit(X,y):训练模型。 2.predict(X):用模型进行预测,返回预测值。 3.predict_log_proba(X):返回一个数组,数组的元素依次是X...
1from sklearn.feature\_selectionimportSelectKBest2from minepyimportMINE34#由于MINE的设计不是函数式的,定义mic方法将其为函数式的,返回一个二元组,二元组的第2项设置成固定的P值0.55def mic\(x,y\):6m=MINE\(\)7m.compute\_score\(x,y\)8return\(m.mic\(\),0.5\)910#选择K个最好的特征,返回特...
首先,估计量通过对初始特征集进行训练得到,每个特性的重要性可以通过任何特定的属性(如coef_,feature_importances_)获得。 然后,从当前的特征集合中剪枝出最不重要的特征。这个过程在修剪过的集合上递归地重复,直到最终达到想要选择的特征的数量。 RFECV使用交叉验证方法执行RFE,以找到最优特征数。
fit(X, y) DecisionTreeClassifier(compute_importances=None, criterion='gini', max_depth=None, max_features=None, max_leaf_nodes=None, min_density=None, min_samples_leaf=1, min_samples_split=2, random_state=None, splitter='best') >>> from sklearn.externals import joblib >>> joblib.dump...
forest.feature_importances_ std = np.std([tree.feature_importances_ for tree in forest.estimators_], axis=0) indices = np.argsort(importances)[::-1] print("Feature ranking:") for f in range(X.shape[1]): print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importances[indices...