训练完成后,我们可以使用模型的feature_importances_属性来获取特征重要性: python # 计算特征重要性 importances = rf.feature_importances_ 5. 输出或可视化特征重要性结果 最后,我们可以将特征重要性结果输出或进行可视化。这里我们使用条形图来可视化特征重要性: python import matplotlib.pyplot as plt # 可视化特...
rf.fit(X_train, y_train) # 获取特征重要性 feature_importances = rf.feature_importances_ # 将特征名称和重要性得分整合到DataFrame中 feature_names = iris.feature_names importance_df = pd.DataFrame({'Feature': feature_names, 'Importance': feature_importances}) # 按重要性得分降序排序 importance...
importances = rf.feature_importances_ 在上面的代码中,我们首先导入RandomForestClassifier类,然后创建一个随机森林分类器对象。接着,我们使用fit方法训练模型,并通过访问featureimportances属性获取特征的重要性。 总的来说,特征选择是一个非常重要的步骤,它可以帮助我们提高模型的性能。sklearn库提供了多种特征选择方法...
随机森林(RandomForest,简称RF)是集成学习bagging的一种代表模型,随机森林模型正如他表面意思,是由若干颗树随机组成一片森林,这里的树就是决策树。 在GBDT篇我们说了GBDT和Adaboost的不同,那么RF和GBDT又有什么异同呢?主要有以下两点: 模型迭代方式不同,GBDT是boosting模型,RF是bagging模型。 GBDT只能使用CART模型,RF...
Sklearn 中另一个基于模型的特征选择估计器是SelectFromModel。它的鲁棒性不如 RFECV,但对于海量数据集来说是一个不错的选择,因为它的计算成本更低。它也是一个封装估计器,适用于任何具有.feature_importances_或.coef_属性的模型: fromsklearn.feature_selectionimportSelectFromModel ...
feature_importances_:特征重要性,这个参数使用前提是基分类器也支持这个属性。 Adaboost-方法 decision_function(X):返回决策函数值(比如svm中的决策距离)fit(X,Y):在数据集(X,Y)上训练模型。get_parms():获取模型参数predict(X):预测数据集X的结果。predict_log_proba(X):预测数据集X的对数概率。predict_pro...
树模型-随机森林RF 树模型 1、决策树 ID3,C4.5,CART 2、随机森林RF 3、Adaboost 4、GBDT 5、XGboost 6、孤立森林(异常检测) 二、随机森林RF 一、集成学习 集成学习通过构建多个学习器采用加权的方式来完成学习任务,类似于“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的思想。当然多个学习器之间需要满足一定的条件,一般来...
模型的feature_importances_属性保存了各特征的重要程度。一个元素的值越高,其对应的特征对预测函数的贡献越大。 随机森林调参策略: 1、对Random Forest来说,增加“子模型数”(n_estimators)可以明显降低整体模型的方差,且不会对子模型的偏差和方差有任何影响。模型的准确度会随着“子模型数”的增加而提高。由于减少...
importances = rf_exp.feature_importances_.tolist() # 但是需要保留两位小数,则需使用列表推导式 feature_importances = [(feature,round(importance,2)) for feature,importance in zip(feature_name_list,importances)] # 特征重要性降序排列,参数1:需进行排序的列表,参数2:指定排序键(按照谁来排序) ...
importance =sorted(zip(feature_importances, features), reverse=True)print('most important features'+' ('+ rnd_name +'):') [print(row)fori, rowinenumerate(importance)] Listing1-1Characterize the Iris dataset 继续执行清单 1-1 中的代码。请记住,您可以从本书的示例下载中找到示例。您不需要手动...