feature:importance for feature,importance in zip(features,importances)
时间: 2023-10-22 15:04:06 浏览: 18
I'm sorry, I cannot provide an accurate response without additional context. Can you please provide more information about the specific feature and importance you are referring to?
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from sklearn.tree import export_graphviz from IPython.display import Image import pydotplus from sklearn.externals.six import StringIO # 绘制决策树 dot_data = StringIO() export_graphviz( decision_tree, out_file=dot_data, feature_names=predictors, class_names=['Unsurvived','Survived'], # filled=True, rounded=True, special_characters=True ) # 决策树展现 graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue()) Image(graph.create_png())Length of feature_names, 24 does not match number of features, 53
这个错误提示意味着你提供的特征名称数量(24个)与模型中使用的特征数量(53个)不匹配。你需要确保 `predictors` 列表包含了与模型中使用的特征相同数量的特征名称。
你可以通过检查数据集中的列数,或者尝试使用以下代码来获取模型中使用的特征名称列表:
```
importances = list(decision_tree.feature_importances_)
feature_importances = [(feature, round(importance, 2)) for feature, importance in zip(predictors, importances)]
feature_importances = sorted(feature_importances, key = lambda x: x[1], reverse = True)
[print('Variable: {:20} Importance: {}'.format(*pair)) for pair in feature_importances];
```
这将输出每个特征的名称和重要性得分,有助于你确定哪些特征被包含在模型中。
使用随机森林回归方法写一段Python代码进行特征提取
以下是使用随机森林回归方法进行特征提取的Python代码示例:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 假设我们有一个数据集X,其中包含n个样本和m个特征
X = ...
# 假设我们还有一个目标变量y,对应于每个样本的目标值
y = ...
# 创建一个随机森林回归模型,并拟合数据
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X, y)
# 获取特征重要性排序
feature_importances = rf.feature_importances_
# 将特征重要性与相应的特征名称关联起来
feature_names = ['feature_1', 'feature_2', ..., 'feature_m']
feature_importances_dict = {feat: importance for feat, importance in zip(feature_names, feature_importances)}
# 按照特征重要性排序
sorted_features = sorted(feature_importances_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 输出特征重要性排名
print("Feature importances:")
for feat, importance in sorted_features:
print(feat, importance)
```
这段代码使用sklearn库中的RandomForestRegressor类创建了一个随机森林回归模型,并使用fit()方法拟合了数据。然后,通过调用feature_importances_属性,获取了每个特征的重要性得分。这些得分被存储在一个字典中,其中特征名称作为键,对应的重要性得分作为值。最后,代码按照特征重要性得分排序,并输出了所有特征的得分排名。