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Python importances
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关于importances 相关联的Python项目和问题：
最新问答
我使用sklearn来绘制树木森林的特征重要性。数据帧名为“heart”。下面是提取已排序功能列表的代码：
importances = extc.feature_importances_
indice ...
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如果我运行一个模型（在本例中称为clf），我将得到如下所示的输出。如何将其与用于训练分类器的特征输入相关联？
>>> clf.feature_importances_
array( ...
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我一直在努力掌握在我建模的决策树中使用的特性的重要性。我有兴趣发现在节点上选择的每个特征的权重以及术语本身。我的资料是一堆文件。
这是我的决策树代码，我修改了scikit中的代码片段learn tha ...
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我正在尝试运行我的lightgbm进行以下功能选择
初始化
# Initialize an empty array to hold feature importances
feature_import ...
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我想知道我的作品的重要性吗？
据我所知，它使决策树和条形图显示了特征解释了多少方差，进而显示了特征的重要性。
我还想弄清楚图尾的线条是什么意思？在
链接到方法：
http://scikit-learn ...
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我用scikit设置了一个小管道，了解我包装在一个TransforedTargetRegressor对象中。在训练之后，我想从我训练过的估计器中访问属性（例如feature_importances_） ...
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我有一组与二进制类标签相关的特征向量，
每个都有大约40000个功能。我使用来自sklearn的RandomForestClassifier训练一个随机森林分类器，大约需要10分钟。不过，我想看看哪些 ...
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我们可以通过“权重”获得特征重要性：
model.feature_importances_
但这不是我想要的。我需要通过信息获取来实现重要性。
我们可以通过“增益”图获得特征重要性：
xgboost ...
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我一直在为XGBClassifier的这种古怪行为而头疼，它应该表现得像RandomForestClassifier一样好：
import xgboost as xgb
from sklearn.e ...
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我想使用此方法生成包含垂直排列的各种标签的绘图：
def feat_imp(df, model, title, n_features, file_exp, format_exp):
d = dict ...
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在R中，有预先建立的函数来绘制随机森林模型的特征重要性。但在python中，似乎缺少这样的方法。我在matplotlib中搜索方法。
model.feature_importances给出了以下信息： ...
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我想知道，当使用管道中的分类器进行预处理时，如何从scikit learn中的随机林中提取具有特征名的特征重要性。在
这里的问题是只提取特征重要性：How to extract feature imp ...
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