使用eli5进行特征重要性分析

使用eli5进行特征重要性分析的步骤如下：

1. 安装eli5库：使用pip install eli5命令安装eli5库。

2. 导入库：在Python脚本中导入eli5库和相关的机器学习库，如sklearn。

3. 训练模型：使用机器学习库训练模型，如sklearn中的RandomForestRegressor。

4. 计算特征重要性：使用eli5库中的PermutationImportance类计算特征重要性。

5. 可视化特征重要性：使用eli5库中的show_weights函数可视化特征重要性。

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用eli5进行特征重要性分析：

import eli5
from eli5.sklearn import PermutationImportance
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 训练随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
rf.fit(boston.data, boston.target)

# 计算特征重要性
perm = PermutationImportance(rf, random_state=1).fit(boston.data, boston.target)

# 可视化特征重要性
eli5.show_weights(perm, feature_names = boston.feature_names)

运行该代码将会输出特征重要性的可视化结果。