首页在这一步查看模型精确度# 导入必要的库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 读取数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # 分离自变量和因变量 X = data.drop('y', axis=1) y = data['y'] # 构建随机森林模型 rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=0) # 训练模型并计算特征重要性 rf.fit(X, y) importance = rf.feature_importances_ # 对特征重要性进行排序 indices = np.argsort(importance)[::-1] # 输出变量重要性序列 print("Feature ranking:") for f in range(X.shape[1]): print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importance[indices[f]]))

在这一步查看模型精确度# 导入必要的库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 读取数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # 分离自变量和因变量 X = data.drop('y', axis=1) y = data['y'] # 构建随机森林模型 rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=0) # 训练模型并计算特征重要性 rf.fit(X, y) importance = rf.feature_importances_ # 对特征重要性进行排序 indices = np.argsort(importance)[::-1] # 输出变量重要性序列 print("Feature ranking:") for f in range(X.shape[1]): print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importance[indices[f]]))

时间: 2024-04-28 12:23:04 浏览: 93

python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import m

python数据分析与可视化 python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据 data = pd.DataFrame({ 'A': np.random.randn(1000), 'B': np.random.randn(1000), 'C': np.random.randn(1000), }) # 计算每列的平均值 data_mean = data.mean() # 绘制直方图 data['A'].plot(kind='hist', bins=30, color='lightblue', edgecolor='black') # 设置标题和标签 plt.title('Histogram of A') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') # 显示图形 plt.show() 这段代码首先导入了必要的Python库，并创建了一个包含随机数的DataFram

这段代码是用随机森林算法进行特征重要性排序和打印输出。具体来说，这段代码的步骤如下： 1. 导入必要的库：numpy、pandas和RandomForestRegressor。 2. 读取数据集：从CSV文件中读取数据。 3. 分离自变量和因变量：将自变量和因变量从数据集中分离出来。 4. 构建随机森林模型：使用RandomForestRegressor函数构建一个随机森林模型，并指定一些参数，如n_estimators、max_depth和random_state等。 5. 训练模型并计算特征重要性：使用fit函数对模型进行训练，并计算出每个特征的重要性。 6. 对特征重要性进行排序：使用argsort函数对特征重要性进行排序，并倒序输出。 7. 输出变量重要性序列：将每个特征的重要性按照倒序输出。

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