rf.fit(X_train, y_train) imp = importances(rf, X_test, y_test) # permutation viz = plot_importances(imp) viz.view(),怎么修改代码,使得数据可以无限大或者非常大,不受float64的影响
时间: 2024-01-26 19:02:49 浏览: 20
要使数据无限大或非常大,您可以使用Python中的Bigfloat库,它可以处理任意精度的浮点数。您可以将您的数据转换为Bigfloat类型,以避免受到float64的限制。以下是修改代码的示例:
```
from bigfloat import *
# 将数据转换为Bigfloat类型
X_train = [BigFloat(x) for x in X_train]
y_train = [BigFloat(y) for y in y_train]
X_test = [BigFloat(x) for x in X_test]
y_test = [BigFloat(y) for y in y_test]
rf.fit(X_train, y_train)
imp = importances(rf, X_test, y_test) # permutation
viz = plot_importances(imp)
viz.view()
```
请注意,使用Bigfloat库可能会导致代码运行速度较慢,因为它需要更多的计算资源来处理任意精度的浮点数。
相关问题
from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts rf=RandomForestRegressor(criterion='squared_error',bootstrap=False,max_features='sqrt', max_depth=20,min_samples_split=10, n_estimators=1200,min_samples_leaf=2) rf.fit(X_train, y_train) y_train_pred=rf.predict(X_train) y_test_pred=rf.predict(X_test) #指标重要性 print (rf.feature_importances_) bar = Bar() bar.add('指标重要性',feature, rf.feature_importances_.round(2),is_label_show=True,label_text_color='#000')
从你提供的代码中可以看出,你已经正确地导入了 `Bar` 对象和 `add` 方法。因此,出现 `Bar` 对象没有 `add` 方法的错误似乎不应该出现。
但是,我注意到你没有给 `Bar` 对象指定 `x` 轴数据。在使用 `add` 方法添加数据时,需要指定 `x` 轴数据和 `y` 轴数据。你可以尝试将 `add` 方法的调用改为以下形式:
```
bar.add_xaxis(feature)
bar.add_yaxis('指标重要性', rf.feature_importances_.round(2), label_opts=opts.LabelOpts(color='#000'))
```
这样就能够为 `Bar` 对象添加 `x` 轴数据和 `y` 轴数据,并将标签颜色设置为黑色。
如果以上方法仍然无法解决问题,请将完整的错误信息和代码贴出来,以便我更好地帮助你解决问题。
X_train = train_dataset.features X_test = test_dataset.features selector = ExtraTreesClassifier(n_estimators=100, random_state=42) selector.fit(train_dataset.features, train_dataset.labels) importances = selector.feature_importances_ selected_indices = np.argsort(importances)[::-1][:30] # 选择重要性最高的前10个特征 # 特征列选择操作 X_train = X_train[:, selected_indices] X_test = X_test[:, selected_indices]这段代码什么意思
这段代码的目的是使用ExtraTreesClassifier算法来选择训练数据集中最重要的特征,并将选择后的特征应用于训练集和测试集。
首先,`train_dataset.features`和`test_dataset.features`是训练数据集和测试数据集中的特征数据。
然后,`ExtraTreesClassifier`是一种基于随机森林的特征选择算法。在这段代码中,通过实例化`ExtraTreesClassifier`类并传入参数`n_estimators=100`和`random_state=42`来创建一个特征选择器。
接下来,使用特征选择器的`fit`方法,将训练数据集的特征数据`train_dataset.features`和标签数据`train_dataset.labels`作为输入进行拟合。这样,特征选择器将根据训练数据集的特征和标签来计算每个特征的重要性。
然后,使用`feature_importances_`属性获取每个特征的重要性得分,并将其保存在`importances`数组中。
接下来,使用`np.argsort(importances)[::-1]`对重要性得分进行降序排序,并使用切片操作`[:30]`选择前30个最重要的特征的索引。
最后,将这些选定的重要特征的索引应用到原始的训练数据集和测试数据集上,通过将原始特征数据的列进行切片操作,得到经过特征选择后的训练数据集`X_train`和测试数据集`X_test`。
这段代码的目的是通过ExtraTreesClassifier算法选择最重要的特征,以便用于后续的训练和测试。通过减少特征维度,可以提高模型的效果和训练速度。