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) 

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。