feature_importances 与Permutaion Importance哪个好
时间: 2023-05-18 18:06:38 浏览: 72
这取决于你的需求和数据集的特点。Feature_importances是一种基于树模型的特征重要性评估方法,它可以告诉你每个特征对模型的贡献程度。而Permutation Importance是一种基于模型的特征重要性评估方法,它可以告诉你每个特征对模型的性能影响程度。如果你想了解每个特征对模型的贡献程度,可以使用feature_importances;如果你想了解每个特征对模型性能的影响程度,可以使用Permutation Importance。
相关问题
clf.feature_importances_ [*zip(feature_name,clf.feature_importances_)]
这是一行Python代码,用于输出决策树模型中各个特征的重要性系数。具体来说,clf.feature_importances_ 返回的是一个数组,包含了每个特征在模型中的重要性系数;而zip(feature_name,clf.feature_importances_) 则将特征名称和对应的重要性系数打包成元组,方便输出。
这段代码通常用于特征选择,即通过分析每个特征在模型中的重要性来确定哪些特征对于预测结果最为关键。在心脏病预测中,我们可以使用这个方法来确定哪些指标对于预测心脏病最为重要,以便更好地进行预测和预防。
importance_scores = one_vs_rest.estimators_[class_label].feature_importances_ AttributeError: '_ConstantPredictor' object has no attribute 'feature_importances_'
这个错误可能是由于OneVsRestClassifier中的基础分类器不支持`feature_importances_`属性导致的。为了解决这个问题,您可以尝试使用其他具有特征重要性属性的基础分类器,例如RandomForestClassifier。下面是修改后的代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
# 加载数据
data = pd.read_csv('genotype_data.csv')
# 提取特征和标签
features = data.iloc[:, :1750]
labels = data['group']
# 初始化随机深林分类器
rf = RandomForestClassifier()
# 初始化OneVsRest分类器
one_vs_rest = OneVsRestClassifier(rf)
# 进行特征选择和交叉验证
threshold = 0.5 # 设置阈值
selected_features = []
cv_scores = []
for class_label in range(5): # 5个分类
# 训练模型并进行特征选择
one_vs_rest.fit(features, (labels == class_label))
importance_scores = one_vs_rest.estimators_[class_label].feature_importances_
selected_features_class = features.columns[importance_scores > threshold]
selected_features.extend(selected_features_class)
# 进行十折交叉验证并计算平均得分
cv_score = cross_val_score(one_vs_rest, features[selected_features_class], (labels == class_label), cv=10).mean()
cv_scores.append(cv_score)
# 创建结果DataFrame并保存为CSV文件
result_df = pd.DataFrame({'Class': range(5