importances = classifier.feature_importances_ # 获取特征权重值 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_4900\2212121000.py", line 1, in <module> importances = classifier.feature_importances_ # 获取特征权重值 File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 585, in feature_importances_ check_is_fitted(self) File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1390, in check_is_fitted raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) NotFittedError: This DecisionTreeClassifier instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.
时间: 2023-07-01 07:26:41 浏览: 53
这个错误提示说明你还没有对该决策树分类器进行训练,需要先使用 `fit()` 方法对分类器进行训练,然后才能获取特征权重值。你可以先使用训练数据对分类器进行训练,例如:
```
classifier.fit(X_train, y_train)
```
其中 `X_train` 是训练集的特征数据, `y_train` 是训练集的标签数据。然后再使用 `classifier.feature_importances_` 获取特征权重值。
相关问题
importances = model.feature_importances_
这看起来像是一个Python代码行,它的作用是从一个机器学习模型中获取特征的重要性。通常,特征重要性是指在模型中使用的特征对模型的预测结果产生的影响程度,它可以帮助我们了解哪些特征对于预测结果最为关键。这个代码行中的"model"指的是一个已经训练好的机器学习模型对象,它可以是任意一种模型,例如决策树、随机森林等。
importances = classifier.feature_importances_ std = np.std([tree.feature_importances_ for tree in classifier.estimators_], axis=0) indices = np.argsort(importances)[::-1] print("Feature importance ranking:") for f in range(X.shape[1]): print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importances[indices[f]])) plt.figure() plt.title("Feature importances") plt.bar(range(X.shape[1]), importances[indices],color="r", yerr=std[indices], align="center") plt.xticks(range(X.shape[1]), indices) plt.xlim([-1, X.shape[1]]) plt.show()
这段代码用于可视化分类器模型中各个特征的重要性。首先,使用classifier.feature_importances_属性获取每个特征的重要性分数。接着,使用numpy库计算出每个特征重要性分数的标准差,以便在图表中进行显示。然后,使用argsort()函数对特征重要性分数进行降序排序,并使用[::-1]将数组翻转,以便按照从高到低的顺序显示。接下来,使用for循环遍历每个特征,并按照它们的重要性分数进行排序。最后,使用matplotlib库中的bar()函数绘制柱状图,显示每个特征的重要性分数,使用xticks()函数设置x轴的标签,使用title()函数设置图表的标题,使用xlim()函数设置x轴的范围。整个过程的目的是为了帮助我们理解模型在预测中使用哪些特征最重要,以及它们对预测结果的贡献程度。