随机森林预测特征值重要性

随机森林可以通过三种方法计算特征值的重要性：内置特征重要性、调用feature_importances_方法以及通过Random Forest模型使用feature_importances_参数。这些方法可以帮助我们评估特征的重要程度。通过调用feature_importances_方法，我们可以得到关于特征重要性的信息。

例如，使用以下代码可以获取随机森林模型的特征重要性：

forest = RandomForestClassifier()
forest.fit(x_train, y_train)
importances = forest.feature_importances_

这样，你就可以获得一个特征重要性的数组，其中每个特征的重要性都有一个对应的值。这些值表示了每个特征对模型预测的贡献程度，值越高表示特征越重要。