data = pd.read_csv('data_normalized.csv', encoding='utf-8') # 分离特征和标签 X = data.drop(['索引'], axis=1) y = data['盾构姿态其一'] # 定义随机森林模型 model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) # 训练模型 model.fit(X, y) # 使用Permutation Importance方法评估特征重要性 perm_importance = permutation_importance(model, X, y, n_repeats=10, random_state=42) # 将特征重要性从高到低排序 sorted_idx = perm_importance.importances_mean.argsort()[::-1] # 打印每个特征的重要性得分 for idx in sorted_idx: print(f"{X.columns[idx]}: {perm_importance.importances_mean[idx]:.3f}")详细逐行解释
时间: 2023-06-18 09:07:23 浏览: 43
1. 首先通过 `pd.read_csv` 方法读取名为 'data_normalized.csv' 的 csv 文件,并指定编码为 utf-8。
2. 然后通过 `data.drop(['索引'], axis=1)` 的方式删除数据中的索引列,并将其赋值给变量 X。
3. 同时,将数据中的 '盾构姿态其一' 列提取出来,并将其赋值给变量 y。
4. 接着,定义了一个随机森林模型,并指定了模型中决策树的数量为 100,随机种子为 42。
5. 然后,使用训练数据 X 和 y 对模型进行训练,即调用 `model.fit(X, y)` 方法。
6. 接下来,使用 Permutation Importance 方法对模型的特征重要性进行评估,其中 n_repeats 参数指定了每个特征重复计算的次数,随机种子为 42。
7. 最后,将特征重要性从高到低排序,并打印出每个特征的重要性得分,其中 `perm_importance.importances_mean` 表示特征重要性的均值。
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import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import filedialog from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 定义全局变量 file_path = "" def import_csv_data(): global file_path file_path = filedialog.askopenfilename() # 读取CSV文件并显示在Text控件上 data = pd.read_csv(file_path) # 获取前5行数据 top_5 = data.head() # 将前5行数据插入到Text控件 txt_data.insert(tk.END, top_5) # 处理缺失值 def handle_missing_values(): global file_path # 修改2:使用全局变量 # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 处理缺失值 data.fillna(0, inplace=True) # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "处理缺失值成功,前10行数据如下:\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) # 标准化数值型数据 def normalize_numeric_data(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 提取数值型数据 numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) # 标准化数据 scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) # 将处理后的数据写回原数据框 data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功,前10行数据如下:\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) 这段代码后的def encode_categorical_data(): # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("file.csv") # 提取类别型数据 categorical_data = data.select_dtypes(include=['object']) # 编码数据 encoder = LabelEncoder() encoded_data = categorical_data.apply(encoder.fit_transform) # 将处理后的数据写回原数据框 data.loc[:, categorical_data.columns] = encoded_data # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "编码类别型数据成功,前10行数据如下:\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))这段代码怎么改能跑通
你需要将该函数中读取的文件路径改为全局变量file_path所指向的文件路径,即将"data = pd.read_csv("file.csv")"改为"data = pd.read_csv(file_path)",这样就可以根据用户选择的文件进行处理了。同时,在函数开头加上"global file_path",以便函数可以访问全局变量file_path。修改后的代码如下:
```
def encode_categorical_data():
global file_path
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv(file_path)
# 提取类别型数据
categorical_data = data.select_dtypes(include=['object'])
# 编码数据
encoder = LabelEncoder()
encoded_data = categorical_data.apply(encoder.fit_transform)
# 将处理后的数据写回原数据框
data.loc[:, categorical_data.columns] = encoded_data
# 显示前10行数据
text_output.insert(tk.END, "编码类别型数据成功,前10行数据如下:\n")
text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))
```
import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import filedialog # 定义全局变量 file_path = "" def import_csv_data(): global file_path file_path = filedialog.askopenfilename() # 读取CSV文件并显示在Text控件上 data = pd.read_csv(file_path) # 获取前5行数据 top_5 = data.head() # 将前5行数据插入到Text控件 txt_data.insert(tk.END, top_5) # 处理缺失值 def handle_missing_values(): global file_path # 修改2:使用全局变量 # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 处理缺失值 data.fillna(0, inplace=True) # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "处理缺失值成功,前10行数据如下:\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))这段代码后面的# 标准化数值型数据 def normalize_numeric_data(): # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("file.csv") # 提取数值型数据 numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) # 标准化数据 scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) # 将处理后的数据写回原数据框 data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功,前10行数据如下:\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))的这段代码怎么改才能跑通
这段代码需要将读取CSV文件的路径改为全局变量 file_path,因为在之前的代码中已经将选择的文件路径存储在了 file_path 变量中,标准化数值型数据的代码需要使用该路径来读取文件。修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 定义全局变量
file_path = ""
def import_csv_data():
global file_path
file_path = filedialog.askopenfilename()
# 读取CSV文件并显示在Text控件上
data = pd.read_csv(file_path)
# 获取前5行数据
top_5 = data.head()
# 将前5行数据插入到Text控件
txt_data.insert(tk.END, top_5)
# 处理缺失值
def handle_missing_values():
global file_path
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv(file_path)
# 处理缺失值
data.fillna(0, inplace=True)
# 显示前10行数据
text_output.insert(tk.END, "处理缺失值成功,前10行数据如下:\n")
text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))
# 标准化数值型数据
def normalize_numeric_data():
global file_path
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv(file_path)
# 提取数值型数据
numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64'])
# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data)
# 将处理后的数据写回原数据框
data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data
# 显示前10行数据
text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功,前10行数据如下:\n")
text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))
```