borutapy特征重要性可视化

BorutaPy是一个特征选择算法，它基于随机森林，并使用了一个类似于随机排列的方法来确定哪些特征是重要的。在BorutaPy中，我们将原始特征集和随机森林中生成的虚拟特征集组合在一起，然后运行多个迭代来确定哪些特征是重要的。在每个迭代中，我们将原始特征集和虚拟特征集组合在一起，并运行随机森林。然后，我们将随机森林中的每个特征的重要性得分与虚拟特征集中的重要性得分进行比较，以确定哪些特征是重要的。

下面是如何使用BorutaPy可视化特征重要性的步骤：

1. 首先，你需要安装BorutaPy库。你可以使用以下命令来安装：

   !pip install boruta

2. 导入必要的库和数据集。在这里，我们使用sklearn中的红酒质量数据集作为示例。

   from sklearn.datasets import load_wine
   import pandas as pd
   import numpy as np
   from boruta import BorutaPy
   data = load_wine()
   X = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
   y = data.target

3. 创建BorutaPy对象，并拟合数据集。在这里，我们使用随机森林分类器作为基础模型。

   rf = RandomForestClassifier(n_jobs=-1, class_weight='balanced', max_depth=5)
   boruta_selector = BorutaPy(rf, n_estimators='auto', verbose=2, random_state=1)
   boruta_selector.fit(np.array(X), np.array(y))

4. 可视化特征重要性。BorutaPy提供了一个方法来可视化特征的重要性得分。

   feature_names = X.columns
   feature_importance = boruta_selector.ranking_
   feature_importance_df = pd.DataFrame({'feature_names': feature_names, 'feature_importance': feature_importance})
   feature_importance_df = feature_importance_df.sort_values(by='feature_importance')
   ax = feature_importance_df.plot.barh(x='feature_names', y='feature_importance')

这将生成一个水平条形图，其中特征重要性得分从左到右递增，可以帮助你更好地了解哪些特征对于预测任务最重要。