forest = RandomForestClassifier(n_estimators=10000, random_state=0, n_jobs=-1) forest.fit(x_train, y_train) importances = forest.feature_importances_ indices = np.argsort(importances)[::-1] for f in range(x_train.shape[1]): print("%2d) %-*s %f" % (f + 1, 30, feat_labels...
原始训练数据x,原始训练数据x对应的的标签label。 我们开始划分训练数据,首先指定shuffle=True(这表示需要随机的意思),然后配合random_state来指定随机的状态,其规定为一个整数,比如2,我们下面以random_state=2为例。 #对半0.5划分训练数据。 trainx,testx,lable1,label2=train_test_split(x,y,test_size=0.5,shu...
Sklearn中的DecisionTreeClassifier和RandomForestClassifier类提供了feature_importances_属性,用于获取每个特征的重要性得分。 梯度提升 梯度提升算法(如XGBoost和LightGBM)通过迭代地构建一系列弱学习器(通常是决策树)来拟合数据。在每次迭代中,算法都会计算每个特征对模型性能的提升程度,从而得出特征的重要性。Sklearn中的X...
feature_importances_:特征重要性。oob_score_:袋外估计准确率得分,必须是oob_score参数选择True的时候才可用。oob_decision_function_:袋外估计对应的决策函数。 方法 apply(X):将训练好的模型应用在数据集X上,并返回数据集X对应的叶指数。decision_function(X):返回决策函数值(比如svm中的决策距离)fit(X,Y):...
feature_importance如下：2.6 创建特征重要性的dataframe importance_df = pd.DataFrame({'Feature': ...
defrfc1(x_train,x_test,y_train,y_test):forest=RandomForestClassifier(n_estimators=10,n_jobs=-1,random_state=9)forest.fit(x_train,y_train)print("包含所有维度时的准确率:",forest.score(x_test,y_test))importances=forest.feature_importances_print('每个维度对应的重要性:',importances)indices...
model.fit(train_x, train_y)#模型测试pred_test_y =model.predict(test_x)#模型评估print('bike_hour的r2_score得分:', sm.r2_score(test_y, pred_test_y))#输出模型特征重要性hour_fi =model.feature_importances_#画出bike_day的特征重要性图像mp.figure('Feature Importance', facecolor='lightgray'...
,"Random Forest:{}".format(score_r) ) 4. 画出随机森林和决策树在一组交叉验证下的效果对比 #目的是带大家复习一下交叉验证#交叉验证:是数据集划分为n分,依次取每一份做测试集,每n-1份做训练集,多次训练模型以观测模型稳定性的方法fromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoreimportmatplotlib.pyplot ...
feature_importances_的计算公式如下: 重要性 = (分裂的节点数 × 平均信息增益) + (未分裂的节点数 × 0) 其中,分裂的节点数表示使用该特征进行分裂的节点数量,平均信息增益表示所有使用该特征进行分裂的节点的信息增益的平均值。 需要注意的是,不同算法的feature_importances_计算方式可能不同,上述公式仅适用于...
print(df_importances) 该代码会读取一个数据集,使用随机森林模型测量每个特征的重要性,并输出结果。结果将按照重要性进行降序排列。 Markdown结果: The code above uses sklearn's RandomForestClassifier to measure feature importance. It does so by fitting a model to the data and then using the model's...