我想使用sklearn中的随机森林模块,执行一项多分类任务,然后计算各个特征的部分依赖图,但是结果由于被平均了,得到的不是特征取值和分类的关系,而是特征取值和连续变量的关系,请问我该怎样调整代码
时间: 2024-05-13 10:13:35 浏览: 15
在sklearn中,部分依赖图是通过使用ensemble模块中的PartialDependenceDisplay类来创建的。默认情况下,部分依赖图是基于平均模型得出的,这可能会导致一些问题,例如您所描述的问题。
要解决这个问题,您可以使用PartialDependenceDisplay类中的参数model来指定要使用的模型,而不是默认的平均模型。例如,如果您的随机森林分类器的名称为rfc,则可以将以下行添加到您的代码中:
```
from sklearn.inspection import plot_partial_dependence
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0)
rfc.fit(X_train, y_train)
features = ["feature1", "feature2", ...]
plot_partial_dependence(rfc, X_train, features, model=rfc)
```
在这个例子中,我们使用了随机森林分类器rfc来创建部分依赖图,而不是默认的平均模型。这将确保得到特征取值和分类的关系,而不是特征取值和连续变量的关系。
注意:这里的model参数需要传入一个可调用的函数,该函数将接收原始的未经转换的特征向量,并返回对应的预测结果。在大多数情况下,您可以直接传入训练好的分类器,这样就可以使用它的predict方法来获得预测结果。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![py](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)