RandomForestRegressorとfeature_importances_エラー

Question

は、私が取得：属性がない理由

AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'feature_importances_'.

誰もが知っていますか？ドキュメントによれば、この属性が存在するはずですか？

完全なコードは：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor 
from sklearn.model_selection import GridSearchCV 

#Running a RandomForestRegressor GridSearchCV to tune the model. 
parameter_candidates = { 
    'n_estimators' : [650, 700, 750, 800], 
    'min_samples_leaf' : [1, 2, 3], 
    'max_depth' : [10, 11, 12], 
    'min_samples_split' : [2, 3, 4, 5, 6] 
} 

RFR_regr = RandomForestRegressor() 
CV_RFR_regr = GridSearchCV(estimator=RFR_regr, param_grid=parameter_candidates, n_jobs=5, verbose=2) 
CV_RFR_regr.fit(X_train, y_train) 

#Predict with testing set 
y_pred = CV_RFR_regr.predict(X_test) 

#Extract feature importances 
importances = CV_RFR_regr.feature_importances_ 

Answer 1

あなたはGridSearchCVオブジェクトの属性を使用しようとしています。そこには存在しません。実際に行う必要があるのは、グリッド検索が行われている見積もりにアクセスすることです。

アクセスによって属性：

importances = CV_RFR_regr.best_estimator_.feature_importances_