SciKitの意思決定木のFeature_importanceベクトル特徴名と一緒に学ぶ

Question

SciKit LearnからDecision Treesアルゴリズムを実行していますが、Feature_importanceベクトルをフィーチャ名とともに取得したいので、どの機能がラベリングプロセスで支配的であるかを判断できます。私たちを手伝ってくれますか？ありがとうございました。

Answer 1

あなたがpandas.DataFrameの行としてのサンプルがあるとします。その後、

from pandas import DataFrame 
features = DataFrame({'f1': (1, 2, 2, 2), 'f2': (1, 1, 1, 1), 'f3': (3, 3, 1, 1)}) 
labels = ('a', 'a', 'b', 'b') 

、ツリーまたはフォレスト分類器を使用します。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 
classifier = DecisionTreeClassifier() 
classifier.fit(features, labels) 

次に重要度がフレームの列を一致させる必要があります。

for name, importance in zip(features.columns, classifier.feature_importances_): 
    print(name, importance) 

# f1 0.0 
# f2 0.0 
# f3 1.0