通过阈值筛选随机森林的重要特征

网友投稿 835 2022-11-16

通过阈值筛选随机森林的重要特征

通过阈值筛选随机森林的重要特征

通过阈值筛选随机森林的重要特征

14.7 Selecting Important Features in Random Forests# 筛选重要特征from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.feature_selection import SelectFromModeliris = datasets.load_iris()features = iris.datatarget = iris.targetrandomforest = RandomForestClassifier(random_state=0, n_jobs=-1)# create object that selects features with importance greater# than or requal to a threshold# 选择重要性大于阈值的特征selector = SelectFromModel(randomforest, threshold=0.9)# 创建新的特征矩阵features_important = selector.fit_transform(features, target)model = randomforest.fit(features_important, target)

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:最新log4j2远程代码执行漏洞(附解决方法)
下一篇:随机森林_处理不均衡数据
相关文章

 发表评论

暂时没有评论,来抢沙发吧~