编写函数方法训练并显示特征向量的重要程度
时间: 2024-02-13 13:02:04 浏览: 26
好的,我可以为你提供一个简单的方法来训练模型并显示特征向量的重要程度。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
def train_and_show_feature_importance(train_data_path):
# 读取训练数据
train_data = pd.read_csv(train_data_path)
# 将性别转换为数字
train_data['Sex'] = train_data['Sex'].map({'male': 0, 'female': 1})
# 删除无用列
train_data.drop(['Name', 'Ticket', 'Cabin', 'Embarked'], axis=1, inplace=True)
# 填充缺失值
train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True)
# 提取特征和标签
X = train_data.drop('Survived', axis=1)
y = train_data['Survived']
# 训练随机森林模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X, y)
# 显示特征向量的重要程度
feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X.columns)
feature_importances.plot(kind='barh')
plt.title('Feature Importances')
plt.show()
```
这个方法会读取一个训练数据集,并使用随机森林模型训练数据。然后,它会计算每个特征向量的重要程度,并使用条形图显示结果。你可以调用这个方法并传入训练数据集的路径来训练模型并显示特征向量的重要程度。
这个方法中,我们使用了Pandas库来读取、处理和访问数据,使用了Scikit-learn库中的随机森林分类器来训练模型,使用了Matplotlib库来绘制条形图。你可以根据需要对其进行修改和调整。
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