随机森林特征值重要性的代码
时间: 2023-08-16 09:10:38 浏览: 62
随机森林模型在拟合数据后,可以通过使用feature_importances_参数来获取特征的重要性度量。以下是获取随机森林特征值重要性的代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 假设你已经有了训练集 x_train 和对应的标签 y_train
# 创建随机森林分类器模型
forest = RandomForestClassifier()
# 拟合数据
forest.fit(x_train, y_train)
# 获取特征的重要性度量
importances = forest.feature_importances_
# 对特征重要性进行排序
indices = np.argsort(importances)\[::-1\]
# 打印特征重要性
for f in range(x_train.shape\[1\]):
print("%2d) %-*s %f" % (f + 1, 30, feat_labels\[indices\[f\]\], importances\[indices\[f\]\]))
```
这段代码首先创建了一个随机森林分类器模型,然后使用训练集进行拟合。接下来,通过访问feature_importances_参数,获取了特征的重要性度量。最后,对特征重要性进行排序,并打印出来。请注意,你需要将x_train和y_train替换为你自己的训练数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [随机森林做特征重要性排序和特征选择](https://blog.csdn.net/weixin_43290383/article/details/123114875)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [利用随机森林对特征重要性进行评估(含实例+代码讲解)](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/126425961)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]