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"特征重要性数量与Scikit学习中DecisionTreeClassifi中的特征数量不匹配"
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<p>我使用下面的Python代码(wordsdatam只是一个数组,包含0到19列的输入和第20列的输出),将一个决策树装配到一个包含20个输入和1个分类输出的数据集中</p> <pre><code>clsfr=tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=2,min_samples_leaf=50) clsfr=clsfr.fit(wordsDatum[:,0:19],wordsDatum[:,20]) for items in clsfr.feature_importances_: print items </code></pre> <p>当我打印特性重要性时,我只得到19个值-这很奇怪,因为我有20个特性。你知道这里会发生什么吗?在</p> <p>谢谢你的帮助!在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>谢谢你的回复!是的,python似乎有这种怪癖(?)包括下限,但不包括范围的上限</p>
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