# 读取数据集 data = pd.read_csv("gru_data.csv", encoding='utf-8', header=0) # 分离特征和标签 X = data.drop(['索引'], axis=1) y = data['盾构姿态其一'] # 定义随机森林模型 model = RandomForestRegressor(n_estimators=10000, random_state=42) # 训练模型 model.fit(X, y) # 使用Permutation Importance方法评估特征重要性 perm_importance = permutation_importance(model, X, y, n_repeats=10, random_state=42) # 将特征重要性从高到低排序 sorted_idx = perm_importance.importances_mean.argsort()[::-1] # 打印每个特征的重要性得分 for idx in sorted_idx: print(f"{X.columns[idx]}: {perm_importance.importances_mean[idx]:.3f}")

这段代码使用随机森林模型对数据集进行训练，并使用Permutation Importance方法评估特征重要性。具体的步骤如下：

1. 读取名为"gru_data.csv"的数据集，将数据分为特征和标签。

2. 定义一个随机森林模型，包含10000个估计器。

3. 使用训练数据对模型进行训练。

4. 使用Permutation Importance方法评估特征重要性，n_repeats参数指定对每个特征进行10次排列，来计算其影响。

5. 将特征重要性从高到低排序，并打印每个特征的重要性得分。

其中，Permutation Importance是一种无需重新训练模型的特征重要性评估方法。它通过随机排列某个特征的值，来观察模型性能的变化，从而评估该特征对模型的影响程度。

相关问题

df = pd.read_csv('gru_data.csv', encodind=utf-8)

你的代码中有一个拼写错误，应该是 encoding，而不是 encodind。另外，如果你在读取 CSV 文件时出现了编码问题，可以尝试指定使用不同的编码方式，如 utf-8、gbk 等。下面是一个正确的代码示例：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('gru_data.csv', encoding='utf-8')