classifier = tree.DecisionTreeClassifier() train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) #可视化特征重要性权重 ========================DecisionTree======================== >>>在训练集上的表现: 0.982521847690387 >>>在测试集上的表现: 0.8444444444444444 >>>预测的 Roc_auc:0.8325 >>>混淆矩阵  labels = X.columns importances = classifier.feature_importances_ # 获取特征权重值 indices = np.argsort(importances)[::-1]# 打印特征等级 features = [labels[i] for i in indices] weights = [importances[i] for i in indices] print("Feature ranking:") for f in range(len(features)): print("%d. %s (%f)" % (f + 1, features[f], weights[f]))# 绘制随机森林的特征重要性 plt.figure() plt.title("Feature importances") plt.bar(features, np.array(weights), color='r') plt.xticks(rotation=90) plt.title('Feature Weights') plt.show() Feature ranking: 1. adult_male (0.313632) 2. fare (0.251215) 3. age (0.237226) 4. pclass (0.117736) 5. parch (0.029511) 6. embarked (0.025722) 7. sibsp (0.017953) 8. sex (0.003675) 9. alone (0.003331) 
时间: 2023-08-09 17:05:14 浏览: 48
这段代码是使用决策树分类器进行特征重要性权重分析和预测,使用了训练集和测试集进行模型训练和测试,并对特征的重要性进行了可视化展示。在这段代码中,我们可以看到使用的特征有adult_male、fare、age、pclass、parch、embarked、sibsp、sex、alone等。其中,adult_male、fare、age和pclass的重要性比其他特征更高。
相关问题
classifier = tree.DecisionTreeClassifier() train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) #建模运行不出来
这个问题可能是因为你在调用`train_model()`函数时没有正确传递参数。
根据你的代码,`train_model()`函数期望的参数顺序是:
```python
train_model(model, x_train, y_train, x_test)
```
其中,`model`参数是要训练的分类器模型,`x_train`和`y_train`是训练集的特征和标签,`x_test`是测试集的特征。但是在你的代码中,你将`classifier`对象作为第一个参数传递给了`train_model()`函数,这可能导致函数无法正确解析参数顺序。
你可以尝试修改代码,确保`train_model()`函数的参数顺序与上述顺序一致。例如:
```python
classifier = tree.DecisionTreeClassifier()
train_model(classifier, x_train, y_train, x_test)
```
这样,你就可以正确地调用`train_model()`函数并训练分类器模型了。
def train_model(model, x_train, y_train, x_test): # 初始化model列表 model_list = [] # ... 其他代码 ... # 添加决策树模型 model_list.append(("DecisionTree", classifier)) classifier = tree.DecisionTreeClassifier() train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_4900\2433188095.py", line 6, in <module> model_list.append(("DecisionTree", classifier)) NameError: name 'model_list' is not defined
这个错误提示表明你在向`model_list`列表中添加模型时,`model_list`变量未被定义。在函数中,你需要在使用`model_list`变量之前先将其定义为一个空列表,例如:
```python
def train_model(model, x_train, y_train, x_test):
# 初始化model列表
model_list = []
# ... 其他代码 ...
# 添加决策树模型
model_list.append(("DecisionTree", model))
# ... 其他代码 ...
```
在这个示例中,我们将`model_list`定义为一个空列表,并使用`append()`方法将模型添加到列表中。
然后,在调用`train_model()`函数时,你需要传递正确的参数。具体而言,你需要将`classifier`对象作为第一个参数传递给函数,例如:
```python
classifier = tree.DecisionTreeClassifier()
train_model(classifier, x_train, y_train, x_test)
```
这样,你就可以正确地调用`train_model()`函数并训练分类器模型了。