如何调用模型包含特征和特征重要性
时间: 2024-05-13 20:19:50 浏览: 3
调用包含特征和特征重要性的模型可以通过以下步骤完成:
1. 导入所需的库和模型
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import joblib
# 导入包含特征和特征重要性的模型
model = joblib.load('model_with_feature_importance.pkl')
```
2. 加载测试数据集
```python
test_data = pd.read_csv('test_data.csv')
```
3. 提取特征
```python
X_test = test_data.drop(['target_variable'], axis=1)
```
4. 预测目标变量
```python
y_pred = model.predict(X_test)
```
5. 获取特征重要性
```python
feature_importances = model.feature_importances_
```
6. 将特征和特征重要性组合成一个 DataFrame
```python
features_df = pd.DataFrame({'Features': X_test.columns, 'Importance': feature_importances})
```
7. 按特征重要性排序
```python
features_df = features_df.sort_values('Importance', ascending=False)
```
8. 输出特征和特征重要性
```python
print(features_df)
```
这样就可以调用包含特征和特征重要性的模型,并获取模型中的特征和特征重要性信息。