Feature Ranking: [1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 3]什么意思

这里的 Feature Ranking 表示使用某种特征选择方法（例如 RFECV）后，对每个特征进行排名，数字越小表示排名越靠前，即该特征对目标变量的预测能力越强。

这个特定的排名结果表示，前10个特征（索引为 0~9）的重要性相对较高，而第 11 个特征（索引为 10）的重要性略低，第 12 个特征（索引为 11）的重要性最低。在这种情况下，你可以考虑只使用前 10 个特征，或者使用所有特征但给前 10 个特征赋予更高的权重，以提高模型的预测性能。

相关问题

print("Feature Importance Ranking:") for feature, score in feature_importance: print(f"{feature}: {score:.4f}")

这是一段 Python 代码，用于输出特征重要性排名。该代码使用了一个名为 feature_importance 的变量，其中包含了所有特征的重要性得分。该变量应该是一个列表，其中每个元素都是一个元组，包含特征名称和它的重要性得分。在循环中，代码会依次遍历每个元组，并输出特征名称和得分，以此来展示特征重要性的排名。

labels = X.columns importances = classifier.feature_importances_ # 获取特征权重值 indices = np.argsort(importances)[::-1]# 打印特征等级 features = [labels[i] for i in indices] weights = [importances[i] for i in indices] print("Feature ranking:") for f in range(len(features)): print("%d. %s (%f)" % (f + 1, features[f], weights[f]))# 绘制随机森林的特征重要性 plt.figure() plt.title("Feature importances") plt.bar(features, np.array(weights), color='r') plt.xticks(rotation=90) plt.title('Feature Weights') plt.show() Feature ranking: 1. adult_male (0.313632) 2. fare (0.251215) 3. age (0.237226) 4. pclass (0.117736) 5. parch (0.029511) 6. embarked (0.025722) 7. sibsp (0.017953) 8. sex (0.003675) 9. alone (0.003331)

这段代码中，首先获取了特征的列标签和分类器的特征权重值，然后通过argsort()函数获取特征权重值的降序排列下标，从而得到对应的特征等级。接下来，将特征等级和权重值分别存储在features和weights列表中，并按照一定的格式进行打印输出。最后，使用matplotlib库绘制了特征重要性的柱状图展示，其中每个特征的重要性用柱子的高度表示，以便更直观地观察各个特征的重要性大小。从输出结果可以看出，adult_male、fare、age和pclass的重要性比其他特征更高。