LR特征重要性代码分析

LR（逻辑回归）是一种常见的分类算法，特征重要性分析可以帮助我们了解哪些特征对模型的预测起到了重要的作用。下面是一个简单的LR特征重要性代码分析过程：

1. 导入需要的库

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_auc_score

2. 加载数据

data = pd.read_csv('data.csv')

3. 分离特征和标签

X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']

4. 训练LR模型

lr = LogisticRegression()
lr.fit(X, y)

5. 计算特征重要性

importance = lr.coef_[0]
for i,v in enumerate(importance):
    print('Feature: %0d, Score: %.5f' % (i,v))

6. 可视化特征重要性

import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar([x for x in range(len(importance))], importance)
plt.show()

在这个过程中，我们使用了sklearn库中的LogisticRegression模型来训练LR模型，并使用coef_属性来获得特征重要性。最后，我们将特征重要性可视化，以更好地理解哪些特征对模型的预测起到了重要的作用。