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一些模型#xff0c;如线性回归和随机森林#xff0c;可以直接输出特征重要性分数。这些显示了每个特征对最终预测的贡献。
实现代码
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import matplotlib.…实现功能
一些模型如线性回归和随机森林可以直接输出特征重要性分数。这些显示了每个特征对最终预测的贡献。
实现代码
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import matplotlib.pyplot as pltX, y load_breast_cancer(return_X_yTrue)rf RandomForestClassifier(n_estimators100, random_state1)
rf.fit(X, y)importances rf.feature_importances_# Plot importances
plt.style.use(ggplot)
plt.figure(figsize(10, 8))
plt.bar(range(X.shape[1]), importances)
plt.xlabel(Feature Index)
plt.ylabel(Feature Importance)
plt.show()
实现效果 本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文现在某研究院从事数据挖掘相关科研工作对数据挖掘有一定认知和理解会结合自身科研实践经历不定期分享关于python机器学习、深度学习、数据挖掘基础知识与案例。 致力于只做原创以最简单的方式理解和学习关注我一起交流成长。 邀请三个朋友关注V订阅号数据杂坛即可在后台联系我获取相关数据集和源码送有关数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习相关的电子书籍。
