labels = X.columns importances = classifier.feature_importances_ # 获取特征权重值 indices = np.argsort(importances)[::-1]# 打印特征等级 features = [labels[i] for i in indices] weights = [importances[i] for i in indices] print("Feature ranking:") for f in range(len(features)): print("%d. %s (%f)" % (f + 1, features[f], weights[f]))# 绘制随机森林的特征重要性 plt.figure() plt.title("Feature importances") plt.bar(features, np.array(weights), color='r') plt.xticks(rotation=90) plt.title('Feature Weights') plt.show() Feature ranking: 1. adult_male (0.313632) 2. fare (0.251215) 3. age (0.237226) 4. pclass (0.117736) 5. parch (0.029511) 6. embarked (0.025722) 7. sibsp (0.017953) 8. sex (0.003675) 9. alone (0.003331)

这段代码中，首先获取了特征的列标签和分类器的特征权重值，然后通过argsort()函数获取特征权重值的降序排列下标，从而得到对应的特征等级。接下来，将特征等级和权重值分别存储在features和weights列表中，并按照一定的格式进行打印输出。最后，使用matplotlib库绘制了特征重要性的柱状图展示，其中每个特征的重要性用柱子的高度表示，以便更直观地观察各个特征的重要性大小。从输出结果可以看出，adult_male、fare、age和pclass的重要性比其他特征更高。

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classifier = tree.DecisionTreeClassifier() train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) #可视化特征重要性权重 ========================DecisionTree======================== >>>在训练集上的表现： 0.982521847690387 >>>在测试集上的表现： 0.8444444444444444 >>>预测的 Roc_auc：0.8325 >>>混淆矩阵  labels = X.columns importances = classifier.feature_importances_ # 获取特征权重值 indices = np.argsort(importances)[::-1]# 打印特征等级 features = [labels[i] for i in indices] weights = [importances[i] for i in indices] print("Feature ranking:") for f in range(len(features)): print("%d. %s (%f)" % (f + 1, features[f], weights[f]))# 绘制随机森林的特征重要性 plt.figure() plt.title("Feature importances") plt.bar(features, np.array(weights), color='r') plt.xticks(rotation=90) plt.title('Feature Weights') plt.show() Feature ranking: 1. adult_male (0.313632) 2. fare (0.251215) 3. age (0.237226) 4. pclass (0.117736) 5. parch (0.029511) 6. embarked (0.025722) 7. sibsp (0.017953) 8. sex (0.003675) 9. alone (0.003331) 

这段代码是使用决策树分类器进行特征重要性权重分析和预测，使用了训练集和测试集进行模型训练和测试，并对特征的重要性进行了可视化展示。在这段代码中，我们可以看到使用的特征有adult_male、fare、age、pclass、parch、embarked、sibsp、sex、alone等。其中，adult_male、fare、age和pclass的重要性比其他特征更高。

X_train = train_dataset.features X_test = test_dataset.features selector = ExtraTreesClassifier(n_estimators=100, random_state=42) selector.fit(train_dataset.features, train_dataset.labels) importances = selector.feature_importances_ selected_indices = np.argsort(importances)[::-1][:30] # 选择重要性最高的前10个特征 # 特征列选择操作 X_train = X_train[:, selected_indices] X_test = X_test[:, selected_indices]这段代码什么意思

这段代码的目的是使用ExtraTreesClassifier算法来选择训练数据集中最重要的特征，并将选择后的特征应用于训练集和测试集。

首先，`train_dataset.features`和`test_dataset.features`是训练数据集和测试数据集中的特征数据。

然后，`ExtraTreesClassifier`是一种基于随机森林的特征选择算法。在这段代码中，通过实例化`ExtraTreesClassifier`类并传入参数`n_estimators=100`和`random_state=42`来创建一个特征选择器。

接下来，使用特征选择器的`fit`方法，将训练数据集的特征数据`train_dataset.features`和标签数据`train_dataset.labels`作为输入进行拟合。这样，特征选择器将根据训练数据集的特征和标签来计算每个特征的重要性。

然后，使用`feature_importances_`属性获取每个特征的重要性得分，并将其保存在`importances`数组中。

接下来，使用`np.argsort(importances)[::-1]`对重要性得分进行降序排序，并使用切片操作`[:30]`选择前30个最重要的特征的索引。

最后，将这些选定的重要特征的索引应用到原始的训练数据集和测试数据集上，通过将原始特征数据的列进行切片操作，得到经过特征选择后的训练数据集`X_train`和测试数据集`X_test`。

这段代码的目的是通过ExtraTreesClassifier算法选择最重要的特征，以便用于后续的训练和测试。通过减少特征维度，可以提高模型的效果和训练速度。