feature_importance = model.get_fscore() feature_importance = sorted(feature_importance.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True) feature_importance print(df_columns) dvalid = xgb.DMatrix(valid_X, feature_names=df_columns) predict_valid = model.predict(dvalid) predict_price = np.expm1(predict_valid) valid_true_price = np.expm1(valid_Y) print('决策树模型在验证集上的均方误差 RMSE 为：', rmse(valid_Y, predict_valid))

这段代码使用了XGBoost模型，其中`model.get_fscore()`返回每个特征的重要性评分，然后将其按照评分从大到小进行排序。`df_columns`是特征名列表，`xgb.DMatrix`将验证集转换为DMatrix格式，`model.predict`用于预测验证集的目标值。最后通过指数函数`np.expm1`将预测值和真实值转换为原始价格。`rmse`函数用于计算均方根误差（RMSE）。

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from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(X) X_s= scaler.transform(X) X_s[:3] from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=5000, max_features=int(X.shape[1] / 3), random_state=0) model.fit(X_s,y) model.score(X_s,y) pred = model.predict(X_s) plt.scatter(pred, y, alpha=0.6) w = np.linspace(min(pred), max(pred), 100) plt.plot(w, w) plt.xlabel('pred') plt.ylabel('y_test') plt.title('Comparison of GDP fitted value and true value') print(model.feature_importances_) sorted_index = model.feature_importances_.argsort() plt.barh(range(X.shape[1]), model.feature_importances_[sorted_index]) plt.yticks(np.arange(X.shape[1]),X.columns[sorted_index],fontsize=14) plt.xlabel('X Importance',fontsize=12) plt.ylabel('covariate X',fontsize=12) plt.title('Importance Ranking Plot of Covariate ',fontsize=15) plt.tight_layout()

这段代码是一个机器学习模型的训练和评估过程，其中使用了StandardScaler对特征进行标准化处理，然后使用RandomForestRegressor模型进行训练，并计算了模型在训练数据上的得分（score）。接着对预测值和真实值进行了散点图的可视化，并绘制了重要性排名图。

需要注意的是，代码中的X和y表示输入的特征和目标变量，需要根据具体的数据进行替换。另外，代码中使用了一些库，需要确保这些库已经安装并导入。如果需要运行这段代码，请确保相关的依赖已经安装，并替换X和y为实际的数据。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(X) X_s= scaler.transform(X) X_s[:3] from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=5000, max_features=int(X.shape[1] / 3), random_state=0) model.fit(X_s,y) model.score(X_s,y) pred = model.predict(X_s) plt.scatter(pred, y, alpha=0.6) w = np.linspace(min(pred), max(pred), 100) plt.plot(w, w) plt.xlabel('pred') plt.ylabel('y_test') plt.title('Comparison of GDP fitted value and true value') print(model.feature_importances_) sorted_index = model.feature_importances_.argsort() plt.barh(range(X.shape[1]), model.feature_importances_[sorted_index]) plt.yticks(np.arange(X.shape[1]),X.columns[sorted_index],fontsize=14) plt.xlabel('X Importance',fontsize=12) plt.ylabel('covariate X',fontsize=12) plt.title('Importance Ranking Plot of Covariate ',fontsize=15) plt.tight_layout()

这段代码是用于特征标准化、随机森林回归模型训练、模型评估和特征重要性可视化的代码。

首先，通过导入`StandardScaler`库，使用`fit`方法对特征`X`进行标准化处理，然后使用`transform`方法对特征进行转换得到`X_s`。

接着，导入`RandomForestRegressor`库，创建一个包含5000个决策树的随机森林回归模型，其中`n_estimators`表示决策树的数量，`max_features`表示每棵树使用的最大特征数量（这里设置为特征数量的1/3），`random_state`为随机种子。通过调用模型的`fit`方法，使用标准化后的特征`X_s`和目标变量`y`进行训练。

然后，使用训练好的模型对标准化后的特征`X_s`进行预测，得到预测结果`pred`。接着，通过`plt.scatter`绘制预测值和真实值的散点图，并使用`np.linspace`生成一系列数值作为横轴，并绘制一条直线表示预测值和真实值相等的情况。

接下来，通过`print(model.feature_importances_)`打印出特征重要性的值，并使用`argsort()`方法对特征重要性进行排序得到索引。然后使用`plt.barh`绘制水平条形图，横轴表示特征重要性的值，纵轴表示特征的名称，以可视化特征重要性的排名。

最后，通过`plt.tight_layout()`方法调整图像布局，使得图像更加美观。请确保已经导入了相关的库，并将代码中的`X`和`y`替换为实际的数据。