from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(X) X_s= scaler.transform(X) X_s[:3] from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=5000, max_features=int(X.shape[1] / 3), random_state=0) model.fit(X_s,y) model.score(X_s,y) pred = model.predict(X_s) plt.scatter(pred, y, alpha=0.6) w = np.linspace(min(pred), max(pred), 100) plt.plot(w, w) plt.xlabel('pred') plt.ylabel('y_test') plt.title('Comparison of GDP fitted value and true value') print(model.feature_importances_) sorted_index = model.feature_importances_.argsort() plt.barh(range(X.shape[1]), model.feature_importances_[sorted_index]) plt.yticks(np.arange(X.shape[1]),X.columns[sorted_index],fontsize=14) plt.xlabel('X Importance',fontsize=12) plt.ylabel('covariate X',fontsize=12) plt.title('Importance Ranking Plot of Covariate ',fontsize=15) plt.tight_layout()

这段代码是用于特征标准化、随机森林回归模型训练、模型评估和特征重要性可视化的代码。

首先，通过导入`StandardScaler`库，使用`fit`方法对特征`X`进行标准化处理，然后使用`transform`方法对特征进行转换得到`X_s`。

接着，导入`RandomForestRegressor`库，创建一个包含5000个决策树的随机森林回归模型，其中`n_estimators`表示决策树的数量，`max_features`表示每棵树使用的最大特征数量（这里设置为特征数量的1/3），`random_state`为随机种子。通过调用模型的`fit`方法，使用标准化后的特征`X_s`和目标变量`y`进行训练。

然后，使用训练好的模型对标准化后的特征`X_s`进行预测，得到预测结果`pred`。接着，通过`plt.scatter`绘制预测值和真实值的散点图，并使用`np.linspace`生成一系列数值作为横轴，并绘制一条直线表示预测值和真实值相等的情况。

接下来，通过`print(model.feature_importances_)`打印出特征重要性的值，并使用`argsort()`方法对特征重要性进行排序得到索引。然后使用`plt.barh`绘制水平条形图，横轴表示特征重要性的值，纵轴表示特征的名称，以可视化特征重要性的排名。

最后，通过`plt.tight_layout()`方法调整图像布局，使得图像更加美观。请确保已经导入了相关的库，并将代码中的`X`和`y`替换为实际的数据。

相关问题

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X)

这是一个用于数据预处理的代码片段，使用了Scikit-learn库中的StandardScaler类。这个类可以对数据进行标准化处理，使得数据的均值为0，标准差为1。这个代码片段中，首先创建了一个StandardScaler类的对象scaler，然后使用它的fit_transform方法对数据X进行标准化处理，得到一个新的标准化后的数据。标准化后的数据可以使得不同的特征之间具有可比性，提高模型的准确性。

# K-means模型训练 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X)

这段代码是使用sklearn中的StandardScaler对数据进行标准化处理，然后再用K-means模型进行训练。在K-means模型中，为了保证各个特征的重要性相同，需要对数据进行标准化处理，使得数据的均值为0，方差为1。这可以避免某些特征因为数值范围较大而对结果产生较大的影响。

具体来说，对于给定的数据集X，首先使用StandardScaler对其进行标准化处理，得到标准化后的数据集X_scaled。然后利用X_scaled对K-means模型进行训练，得到聚类中心以及每个数据点所属的类别。