巨人科技网站建设,颍泉网站建设,有了网站怎么做优化,有哪些营销型网站推荐feature_importances_是scikit-learn机器学习库中许多模型对象的属性#xff0c;在训练模型之后调用该属性可以输出各个特征在模型中的重要性。
示例代码#xff1a;
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import make_regression# 生…feature_importances_是scikit-learn机器学习库中许多模型对象的属性在训练模型之后调用该属性可以输出各个特征在模型中的重要性。
示例代码
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import make_regression# 生成一个示例数据集
X, y make_regression(n_features4, n_informative2, random_state0, shuffleFalse)# 训练一个随机森林回归模型
rf RandomForestRegressor(n_estimators100, random_state0)
rf.fit(X, y)# 输出特征的重要性
print(rf.feature_importances_)
在上述代码中我们训练了一个随机森林回归模型并使用feature_importances_输出了各个特征的重要性。输出结果为[0.08519548, 0.39799048, 0.40214713, 0.11466691]即第2个特征和第3个特征在模型中较为重要而第1个和第4个特征的重要性相对较低。
通过观察特征的重要性分布情况我们可以了解到哪些特征在模型预测中有更高的权重从而可以进行模型的优化和特征的筛选。 LGBMClassifier
LGBMClassifier是一种基于决策树的集成型机器学习算法它采用了基于梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree)的模型框架并具有高效、灵活、精度高的特点。由于算法的高效性LGBMClassifier逐渐成为机器学习领域中的常用算法。
LGBMClassifier的主要优势 高效相对其它基于梯度提升树的算法LGBMClassifier 显著提高了运行速度。 精度高LGBMClassifier 在大数据集上的训练精度能够与同类别的算法相比较。 支持并行化LGBMClassifier 支持类似多线程的并行化处理这可以大大提升训练效率。 可定制度高LGBMClassifier 与其他集成的决策树模型一样能够支持很多的调整方法。
示例代码
from lightgbm import LGBMClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_splitiris load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(iris.data, iris.target, test_size0.2, random_state42)# 训练 LGBMClassifier 模型
model LGBMClassifier()
model.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测
y_pred model.predict(X_test)# 输出模型的准确率
acc model.score(X_test, y_test)
print(Accuracy is : , acc)
在上述代码中示例数据集使用了鸢尾花数据集将其分成了训练集和测试集使用LGBMClassifier训练模型并在测试集上进行预测在测试集上输出了模型的准确率。 XGBClassifier
XGBClassifier是一种基于梯度提升决策树算法的分类器模型它使用了XGBoost库作为基础实现。XGBClassifier具有高效率、准确性和鲁棒性的优点在数据科学和机器学习中应用广泛。
在使用XGBClassifier进行分类时需要先进行数据清洗、特征工程和数据准备。然后通过调用XGBClassifier实例并设置参数来创建分类器模型。下面是一些常用的参数设置
- learning_rate学习率控制每次迭代的步长默认为0.1。
- n_estimators决策树的个数即迭代次数默认为100。
- max_depth最大树深度控制模型的复杂度默认为6。
- subsample随机采样比例用于训练每个决策树的子样本比例默认为1。
- colsample_bytree列采样比例用于训练每个决策树的特征子集比例默认为1。
- objective损失函数用于评估分类器的性能默认为“binary:logistic”用于二分类问题。
- random_state随机种子用于确保模型的可重复性。
创建模型后可以使用fit()方法拟合数据进行模型训练。训练完成后可以使用predict()方法进行预测并使用score()方法计算模型在测试集上的准确度。
