请写一份特征重要性评估的代码
时间: 2024-05-04 08:19:27 浏览: 13
以下是一个基于随机森林的特征重要性评估的代码示例:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import numpy as np
# 准备数据
X = np.array([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6], [4, 5, 6, 7]])
y = np.array([10, 20, 30, 40])
# 训练模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X, y)
# 计算特征重要性
importances = rf.feature_importances_
std = np.std([tree.feature_importances_ for tree in rf.estimators_], axis=0)
indices = np.argsort(importances)[::-1]
# 打印特征重要性排名
print("Feature ranking:")
for f in range(X.shape[1]):
print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importances[indices[f]]))
```
该代码使用 `RandomForestRegressor` 模型进行训练,然后通过计算每个特征在随机森林中的重要性来评估特征的相对重要性。最后,代码按照特征重要性的排名输出结果。需要注意的是,该代码仅供参考,实际使用中需要根据数据集和模型进行调整。
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