随机森林重要性归一化
时间: 2023-11-10 13:06:17 浏览: 65
随机森林中的特征重要性是指在构建随机森林时,每个特征对于分类的重要程度。在sklearn中,可以使用`feature_importances_`属性来获取特征重要性。由于特征重要性的值域不一定相同,因此需要进行归一化处理。常用的归一化方法有两种:1.将特征重要性除以最大值,使其值域在[0,1]之间;2.将特征重要性除以所有特征重要性之和,使其值域在[0,1]之间。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 生成随机数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)
# 构建随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X, y)
# 获取特征重要性
importances = rf.feature_importances_
# 进行归一化处理
importances_normalized = MinMaxScaler().fit_transform(importances.reshape(-1, 1)).flatten()
# 输出归一化后的特征重要性
print(importances_normalized)
```
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