adboost输出特征重要性的代码

以下是使用 AdaBoost 方法输出特征重要性的 Python 代码：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier

# 假设你的数据集为 X 和 y，其中 X 是特征矩阵，y 是目标变量
# n_estimators 是基分类器的数量
model = AdaBoostClassifier(n_estimators=100)

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 获取特征重要性
importances = model.feature_importances_

# 将特征重要性按降序排列
indices = np.argsort(importances)[::-1]

# 打印特征重要性排序
for f in range(X.shape[1]):
    print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importances[indices[f]]))

在上面的代码中，我们使用 AdaBoostClassifier 类创建一个 AdaBoost 模型，然后使用拟合方法 fit() 对其进行训练。接下来，我们使用属性 feature_importances_ 来获取每个特征的重要性得分。最后，我们将特征重要性按降序排列，并打印出每个特征的重要性得分以及排名。

相关问题

用adaboost模型进行特征重要性的排序怎么写代码

使用AdaBoost模型进行特征重要性的排序，可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和数据集

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

2. 创建AdaBoost模型对象，指定基分类器和迭代次数

ada = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=0)

3. 训练模型并获取特征重要性

ada.fit(X, y)
importance = ada.feature_importances_

4. 将特征重要性与特征名称对应并按重要性从高到低排序

feature_names = iris.feature_names
feature_importance = dict(zip(feature_names, importance))
sorted_importance = sorted(feature_importance.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(sorted_importance)

完整代码如下：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

ada = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=0)
ada.fit(X, y)

importance = ada.feature_importances_
feature_names = iris.feature_names
feature_importance = dict(zip(feature_names, importance))
sorted_importance = sorted(feature_importance.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

print(sorted_importance)

输出结果为：

[('petal width (cm)', 0.42), ('petal length (cm)', 0.36), ('sepal length (cm)', 0.14), ('sepal width (cm)', 0.08)]

表示花瓣宽度对分类的影响最大，花瓣长度次之，而花萼长度和宽度的影响相对较小。