feature_importances_的意义

feature_importances_是指特征重要性，它是指在机器学习模型中，每个特征对模型预测结果的贡献程度。通过计算每个特征的重要性，我们可以了解哪些特征对模型的预测结果影响最大，从而进行特征选择或优化模型。在决策树、随机森林等模型中，feature_importances_是一个常用的属性，可以通过调用模型的属性来获取。

相关问题

sklearn库中feature_importances_原理

在sklearn库中，feature_importances_是一个属性，用于评估每个特征对于模型预测的重要性。它基于决策树算法，通过计算每个特征在所有决策树中被用来进行分裂的次数，来评估特征的重要性。

具体来说，对于每个决策树，sklearn库会计算每个特征在分裂时所带来的信息增益。信息增益表示在分裂前后数据集中的纯度提升程度，即分类结果更加准确。通过累加所有决策树中每个特征的信息增益，可以得到每个特征的总体重要性。

需要注意的是，feature_importances_的计算结果只有在基于树的模型中才有意义，如决策树、随机森林、梯度提升树等。对于线性模型，由于特征之间的关系比较复杂，无法直接计算特征的重要性。