python用fcbf算法实现预测结果的重要性得分代码

在Python中，Fisher's Chi-squared (χ²) Bonferroni法（也称为Bonferroni校正）是一种统计方法，用于评估分类模型的特征重要性。它通常用于多项式卡方检验（Chi-Square Test），在预测结果上调整p值以控制错误类型I（即假阳性）。这种算法通过计算每个特征的卡方统计量并应用Bonferroni阈值来确定哪些特征对结果有显著影响。

以下是一个简单的示例，假设我们有一个scikit-learn的决策树模型（如RandomForestClassifier）和`eli5`库来进行特征重要性的解释：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from eli5.sklearn.permutation_importance import permutation_importance
from scipy.stats import chi2_contingency
import numpy as np

# 假设df是你的数据集，y是目标变量，X是特征列
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)

# 使用eli5计算原始特征重要性
importances = model.feature_importances_

# 假设n_features_to_plot是你想要查看的重要特征数量
n_features_to_plot = 10
indices = np.argsort(importances)[::-1][:n_features_to_plot]

# 获取原始特征的重要性得分
feature_scores = [importances[i] for i in indices]

# 应用Bonferroni校正
alpha = 0.05 / n_features_to_plot
bonferroni_threshold = alpha * len(indices)

# 简化的Bonferroni筛选过程
significant_indices = [i for i in range(len(indices)) if feature_scores[i] > bonferroni_threshold]

# 输出重要特征及其得分（保留具有显著性的）
for i, score in zip(indices[significant_indices], feature_scores[significant_indices]):
    print(f"特征{i}: 重要性得分={score:.4f}")

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