随机森林回归的特征显著性与特征重要性的代码实现
时间: 2023-12-14 11:37:14 浏览: 88
随机森林回归可以使用特征显著性和特征重要性来评估每个特征对预测结果的影响。特征显著性衡量了每个特征的重要性,而特征重要性则衡量了每个特征在模型中的相对重要性。下面是使用 Python 的 scikit-learn 库实现随机森林回归的特征显著性和特征重要性的代码示例:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import numpy as np
# 构造数据集
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
y = np.array([1, 2, 3, 4])
# 建立随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X, y)
# 计算特征显著性
feature_importances = rf.feature_importances_
# 计算特征重要性
n_features = X.shape[1]
permutation_importances = np.zeros((n_features, 1000))
for i in range(n_features):
X_permuted = X.copy()
np.random.shuffle(X_permuted[:, i])
for j in range(1000):
rf_permuted = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=j)
rf_permuted.fit(X_permuted, y)
permutation_importances[i, j] = rf_permuted.score(X, y) - rf.score(X, y)
mean_importances = np.mean(permutation_importances, axis=1)
# 输出特征显著性和特征重要性
print("Feature importances:", feature_importances)
print("Permutation importances:", mean_importances)
```
其中,`RandomForestRegressor` 是 scikit-learn 库中的随机森林回归模型。在计算特征重要性时,我们对每个特征进行 1000 次随机置换,并计算置换后模型的得分与原始模型得分之差作为特征重要性的度量。最终,我们可以得到每个特征的特征显著性和特征重要性。
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