AnacondaJupyterNotebook中决策树的model.features_names_in无法使用。
创始人
2024-08-10 19:00:48
0次

对于决策树模型，应使用model.feature_importances_来获取特征重要性。以下是一个例子：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import datasets
import pandas as pd

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
clf.fit(X,y)

# 获取特征重要性
importances = clf.feature_importances_

# 将重要性值与特征名对应输出
df = pd.DataFrame({'feature_name':iris.feature_names, 'importance':importances})
print(df)

在这个例子中，我们使用clf.feature_importances_来计算特征重要性，并将其与iris.feature_names对应，输出成一个包含特征名和重要性的DataFrame。

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