随机森林的可解释性代码

随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并取其平均预测结果来提高模型性能。虽然随机森林本身并不直接提供像线性模型那样的高度可解释系数，但它内部的每个决策树可以一定程度上反映特征的重要性。

以下是一个简单的Python示例，展示如何使用sklearn库中的`RandomForestClassifier`创建随机森林模型，并查看特征重要性：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd

# 假设你有一个名为df的数据集，X是特征，y是目标变量
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

# 创建随机森林模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 获取特征重要性
feature_importances = model.feature_importances_

# 将特征重要性转换为数据框，便于理解
importance_df = pd.DataFrame({'Features': X.columns, 'Importance': feature_importances})
importance_df = importance_df.sort_values(by='Importance', ascending=False)

print("随机森林特征重要性:")
print(importance_df)

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